JP2785862B2 - Fingerprint card selection apparatus and a fingerprint card narrowing apparatus - Google Patents

Fingerprint card selection apparatus and a fingerprint card narrowing apparatus

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JP2785862B2 JP7293620A JP29362095A JP2785862B2 JP 2785862 B2 JP2785862 B2 JP 2785862B2 JP 7293620 A JP7293620 A JP 7293620A JP 29362095 A JP29362095 A JP 29362095A JP 2785862 B2 JP2785862 B2 JP 2785862B2
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    • G06K9/00087Matching; Classification

Description

【発明の詳細な説明】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】 [0001]

【発明の属する技術分野】本発明は指紋カード選択装置および指紋カード絞り込み装置に関し、特に照合すべき指紋カードを選択する指紋カード選択装置およびこの指紋カード選択装置を用いて照合すべき指紋カードを絞り込む指紋カード絞り込み装置に関する。 The present invention relates to relates to a fingerprint card selection apparatus and a fingerprint card narrowing device narrows down the fingerprint cards to be collated with the fingerprint card selection apparatus and the fingerprint card selection unit selects the fingerprint cards to be particularly collated on the fingerprint card narrowing apparatus.

【0002】 [0002]

【従来の技術】ある人間から採取された10指分の指紋押捺印象(以下、指紋画像という)を含む探索指紋カード(以下、「サーチ側カード」=「S側カード」という)について、同一人から別の機会に採取された指紋カードが、予め登録された同一の形式を持つM(正整数) BACKGROUND OF THE INVENTION a fingerprinted impression of 10 finger amount that has been collected from human beings (hereinafter referred to as a fingerprint image) search fingerprint card, including (hereinafter referred to as "search side card" = "S side card") will, the same person another fingerprint card taken on the occasion from and have the same format that is previously registered M (positive integer)
枚の登録指紋カード(以下、「ファイル側カード」= Sheets of registered fingerprint card (hereinafter referred to as "file side card" =
「F側カード」という)群の中に存在するか否かを判定しようとするとする。 And trying to determine whether or not present in the "F side card" hereinafter) group. 与えられた指紋画像対の同一性の判定のための照合方法には、例えば、特開昭60−13 The collation method for determining the identity of the given fingerprint image pair, for example, JP-60-13
4386号公報に記述された技術に基づいたものがある。 There are those based on the techniques described 4386 JP. これを繰り返し用いて、F側カードの全てとS側カードとの対応する10指それぞれについて同一であるか否かの照合処理を行い同一性を判定することにより、必要な精度で所望の判定を行なうことができる。 With repeating this, by determining the identity do the matching process whether it is the same for each corresponding 10 fingers and all the S-side cards F side card, the desired determination with the necessary accuracy it can be carried out. しかし、 But,
このやり方では、M×(カード当たりで必要な平均照合指数)回という多数の照合が必要となり、時間がかかり過ぎる。 In this manner, it requires a large number of collation of times (average match index required cards per) M ×, too time-consuming.

【0003】この照合処理にかかる演算量を低減するために、データベースに登録されたF側カードと与えられたS側カードとの各指の指紋画像から隆線模様の全体的パターン(以下、紋様パターンという)の特徴を抽出し、それらの特徴を比較してS側カードに近い特徴を有するF側カードのみを「選択」と判定して前記の照合処理に回し、その他の場合は「非選択」と判定して照合を行なわずにF側カードとS側カードとのカード対は「不一致」と判断するという絞り込みを行うことが効果的である。 [0003] To reduce the calculation amount required for the verification process, the overall pattern of ridges patterns from each finger of the fingerprint image with the S-side card with the given F side cards registered in a database (hereinafter, A pattern extracting features of that pattern), only F-side card by comparing their characteristics with the characteristics close to S side card determines "selection" Turn on the verification process, otherwise "unselected card pair of F-side card and S-side card "and determined to without verification is effective to perform the narrowing of determining a" mismatch ".

【0004】絞り込みの性能を評価するには、信頼性および選択性という2つの尺度を考える必要がある。 [0004] In order to evaluate the performance of narrowing, it is necessary to consider the two measures of reliability and selectivity. 信頼性とは、同一人のカード対をF側とS側とに与えたときに正しく「選択」と判定する率であり、100%が最高で高い方が望ましい。 The reliable, determines rate correctly "selective" when given the same person card pair and F side and S side, the higher the highest desirable 100%. 選択性とは、異なる人間から取ったカード対をF側とS側とに与えたときに誤って「選択」と判定する率が指標となり、0%が最高で低い方が望ましい。 Selectivity, different humans from card-to-taken by mistake when given to the F side and the S side as an index determined ratio as "selection", 0% is more desirable lower at the highest. これが低いことを「選択性が高い」と表現する。 This is expressed as "highly selective" that low.

【0005】絞り込みに用いる紋様パターンの特徴としては、中村納他「方向分布パターンによる指紋画像の分類」(電子通信学会論文誌,Vol.J65−D,N [0005] The characteristics of the pattern level feature used for narrowing, "Classification of a fingerprint image by direction distribution pattern" Nakamura Osameta (IEICE Journal, Vol.J65-D, N
o. o. 10,p. 10, p. 1286−1293,1982年10 1286-1293, 1982 10
月)や、伊藤伸一郎他「中心点に着目した指紋画像の一分類法」(電子情報通信学会論文誌,D−II,Vo Month) and, "one classification method of fingerprint image that focuses on the central point" Ito Shinichiro other (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers Journal, D-II, Vo
l. l. J73−D−II,No. J73-D-II, No. 10,p. 10, p. 1733−1 1733-1
741,1990年10月)、あるいはU. 741, October 1990), or U. S. S. Dep Dep
artment of Justice,Federa artment of Justice, Federa
l Bureau of Investigation l Bureau of Investigation
発行の“The Science of Finger Issue of "The Science of Finger
prints”にあるように、紋様パターンの形状と特徴点の位置関係とによって渦状紋,左蹄状紋,右蹄状紋,弓状紋などの種別(以下、紋様パターン種別という)に分ける方法(主分類)がある。 As in prints ", whorl by the positional relationship between the shape and the feature point of the pattern level feature, Hidarihizumejomon, right hoof-shaped crest, the type of such arch type (hereinafter, A pattern of pattern type) method of dividing the ( there is a main classification).

【0006】従来、10指それぞれの紋様パターン種別の順列によって予めF側カードを分類しておき、照合が必要なときに同様にして求めたS側カードの紋様パターン種別の順列で一致するF側カード群に対して照合を実施するという絞り込み方法が用いられていた。 Conventionally, the F-side advance F side card leave classification, matching permutations of pattern level feature types of the S-side cards obtained in the same manner as when the collation is necessary by 10 fingers permutation of each pattern level feature types Refine method of carrying out the verification with respect to the card group has been used. この絞り込み方法を使用する指紋カード絞り込み装置100を、 The fingerprint card narrowing device 100 to use this facet method,
図8に示す。 It is shown in Figure 8. この指紋カード絞り込み装置100では、 In this fingerprint card narrowing device 100,
外部画像記憶装置101から各F側カードの指紋画像が与えられると、人手または自動機械により、指紋紋様パターン判定装置105で各F側カードの各指の紋様パターン種別を判定し、F側カードをその10指の紋様パターン種別の順列ごとに分けてF側カード記憶部103に保持する。 If the fingerprint image of each F-side card from the external image storage device 101 is provided, by hand or automatic machinery, it determines pattern level feature types of the respective fingers of the F-side card fingerprint pattern level feature judging unit 105, the F-side card holding the F-side card storage unit 103 is divided for each permutation of the pattern level feature types of the 10 fingers. 次に、外部画像記憶装置101からS側カードの指紋画像が与えられると、F側と同様に指紋紋様パターン判定装置106で判定し、その10指の紋様パターン種別の順列と一致する10指の紋様パターン種別の順列を有するF側カード群を絞り込み結果とする。 Then, from the external image storage device 101 given the fingerprint image of S side card determines the F side as well as the fingerprint pattern level feature judging unit 106, the 10 fingers that match the permutations of the pattern level feature types of the 10 fingers the F-side card group having permutations of pattern level feature types and refined result.

【0007】 [0007]

【発明が解決しようとする課題】しかし、この従来の指紋カード絞り込み装置100では、10指の紋様パターン種別の順列が同じになる率が多く絞り込みが十分でないという問題点がある。 [SUMMARY OF THE INVENTION] However, this in the conventional fingerprint card narrowing device 100, narrowing often rate of permutations of pattern level feature types of the 10 fingers are the same there is a problem that not enough. さらに、10指の紋様パターン種別の順列によって分類しておく際に指分類の曖昧性を許容できないために、この方法をそのまま自動化しようとすると、紋様パターン種別を自動判定したときの誤りに対応するのが困難であるという問題点がある。 Furthermore, in order to when to keep classified by permutations of pattern level feature types of the 10 fingers unacceptable ambiguity fingers classification, an attempt to directly automate this method, corresponds to an error when the automatic determination of the pattern level feature types there is a problem that it is difficult. すなわち、ある指の指紋の紋様パターン種別の判定(主分類) That is, the determination of the pattern level feature types of the certain finger fingerprint (primary classification)
が不能であったときや、複数の候補が考えられるとき、 And when it was impossible, when the plurality of candidates considered,
さらにはこれが複数指について発生したときに、効率良く絞り込みを確定することができない。 Further when this occurs for multiple fingers, it can not be determined efficiently narrowing. 特に、このような10指の紋様パターン種別の順列による分類は固定的になるため、信頼性および選択性という2つの尺度のトレードオフに応じた所望の特性および性能を持つ絞り込みを柔軟に実現することができない。 In particular, classification by permutations of pattern level feature types of such 10 fingers to become fixed, flexibly realize the narrowing with the desired properties and performance in accordance with the trade-off of the two measure of reliability and selectivity it can not be.

【0008】また、絞り込みをより精密にするために、 [0008] In addition, in order to make more precise the narrowing,
各指の紋様パターン種別に加えて指紋紋様上の特徴点間の隆線数等の副特徴情報も併用した順列で分類を実現する方法(前掲“The Science of Fin Vice feature information a method of implementing a classification in combination with permutations of ridge count, etc. between the feature points on the fingerprint pattern in addition to the pattern level feature types of the fingers (supra "The Science of Fin
gerprints”の第6〜8章参照)もあるが、これも自動化の場合の特徴抽出の誤りに柔軟に対応できず、十分な絞り込みができないという問題点がある。 gerprints there Chapter 6-8 see section) also show ", but also flexible can not correspond to the error of the feature extraction in the case of automated, there is a problem that can not be sufficient refinement.

【0009】本発明の第1の目的は、F側カードおよびS側カード上の複数指の指紋について、紋様パターン種別の判定と指紋紋様上の特徴点の抽出とを自動で行なった場合に、それらが判定不明あるいは判定誤りを含む可能性を許容しつつ、照合にかけるべきカード対の信頼性および選択性を高めるとともに、信頼性および選択性という2つの尺度のトレードオフに応じた所望の特性および性能を持つ絞り込みの実現を可能にする柔軟性を有する指紋カード選択装置を提供することにある。 A first object of the present invention, for the multi-finger on the F-side card and S side cards, the case of performing the extraction of the feature points on the determination and fingerprint pattern of pattern level feature types automatically, while they allow the possibility of including a determination unknown or decision error, to increase the reliability and selectivity of the card-to-be subjected to collation, desired properties in accordance with the trade-off of the two measure of reliability and selectivity and to provide a fingerprint card selection device having the flexibility to realize narrowing with performance.

【0010】また、本発明の第2の目的は、副特徴情報を併用することにより、特徴空間が広がり、より信頼性および選択性の高い選択が可能になるようにした指紋カード選択装置を提供することにある。 [0010] A second object of the present invention, the combined use of sub feature information, spread feature space, provide a fingerprint card selection apparatus that enables more reliable and selectivity Selection It is to.

【0011】さらに、本発明の第3の目的は、紋様パターン種別および副特徴情報のそれぞれについて自動決定の紋様パターン確信度および副特徴情報確信度を考慮することにより、紋様パターン確信度および副特徴情報確信度に応じて重み付けしたカード相違度の計算が可能になり、さらに信頼性および選択性を高めることができるようにした指紋カード選択装置を提供することにある。 Furthermore, a third object of the present invention, by considering the pattern level feature confidence and by-characteristic information confidence of the automatic determination for each of the pattern level feature types and sub-feature information, pattern level feature confidence and by-feature allows calculation of card dissimilarity weighted in accordance with the information confidence, it is to provide a further fingerprint card selection apparatus that can improve the reliability and selectivity.

【0012】他方、本発明の第4の目的は、F側カードおよびS側カード上の複数指の指紋について、紋様パターン種別の判定と指紋紋様上の特徴点の抽出とを自動で行なった場合に、それらが判定不明あるいは判定誤りを含む可能性を許容しつつ、照合にかけるべきカード対の信頼性および選択性を高めるとともに、信頼性および選択性という2つの尺度のトレードオフに応じた所望の特性および性能を持つ絞り込みの実現を可能にする柔軟性を有する指紋カード絞り込み装置を提供することにある。 [0012] On the other hand, a fourth object of the present invention, for the multi-finger on the F-side card and S side card, when subjected to the extraction of the feature points on the determination and fingerprint pattern of pattern level feature types automatically in, while they allow the possibility of including a determination unknown or decision error, to increase the reliability and selectivity of the card-to-be subjected to verification, in accordance with the trade-off of the two measure of reliability and selectivity desired and to provide a fingerprint card narrowing device having a flexibility that permits the realization of narrowing with the properties and performance.

【0013】また、本発明の第5の目的は、副特徴情報を併用することにより、特徴空間が広がり、より信頼性および選択性の高い絞り込みが可能になるようにした指紋カード絞り込み装置を提供することにある。 Further, a fifth object of the present invention, the combined use of sub feature information, spread feature space, provide a fingerprint card narrowing apparatus that enables more reliable and selectivity Refine It is to.

【0014】さらに、本発明の第6の目的は、紋様パターン種別および副特徴情報のそれぞれについて自動決定の紋様パターン確信度および副特徴情報確信度を考慮することにより、紋様パターン確信度および副特徴情報確信度に応じて重み付けしたカード相違度の計算が可能になり、さらに信頼性および選択性を高めることができるようにした指紋カード絞り込み装置を提供することにある。 Furthermore, a sixth object of the present invention, by considering the pattern level feature confidence and by-characteristic information confidence of the automatic determination for each of the pattern level feature types and sub-feature information, pattern level feature confidence and by-feature allows calculation of card dissimilarity weighted in accordance with the information confidence, it is to provide a further fingerprint card refine apparatus that can improve the reliability and selectivity.

【0015】 [0015]

【課題を解決するための手段】発明の指紋カード選択装置は、複数指の指紋画像を含む指紋カードの照合のために、F側カードとS側カードとが与えられたときにS側カードに近い特徴を有するF側カードを選択する指紋カード選択装置において、指紋紋様パターン判定装置にF Fingerprint card selection apparatus INVENTION SUMMARY OF THE INVENTION, for the collation fingerprint cards containing fingerprint images of a plurality fingers, the S-side card when a and F-side card and S-side card given in the fingerprint card selection apparatus for selecting the F-side card having features close, F to the fingerprint pattern level feature judging device
側カードのある指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別の候補順列とS側カードの対応する指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別の候補順列とを入力し、紋様パターン相違度を計算する指紋紋様パターン相違度計算部と、この指紋紋様パターン相違度計算部から出力される複数指に対応する紋様パターン相違度を入力し、カード相違度を計算するカード相違度計算部と、このカード相違度計算部で求められたカード相違度を予め設定されたカード相違度閾値と比較し、カード相違度がカード相違度閾値未満かあるいは以下のときにF側カードの選択を決定するカード選択判定部とを備える。 Inputs the candidate permutations of pattern level feature types which are output when the input fingerprint images of the corresponding finger of the pattern level feature types candidate permutations and S side card, which is issued when the input fingerprint image of a finger with a side card card which inputs the fingerprint pattern level feature difference calculating unit for calculating a pattern level feature difference degree, the pattern level feature differences of corresponding to a plurality finger output from the fingerprint pattern level feature difference calculating unit calculates a card dissimilarity a difference calculating unit, F side card cards dissimilarity obtained by this card difference calculating unit is compared with a preset card dissimilarity threshold, when the card difference degree is less than or less than or card dissimilarity threshold and a card selection determining unit which determines the selection.

【0016】また、発明の指紋カード選択装置は、複数指の指紋画像を含む指紋カードの照合のために、F側カードとS側カードとが与えられたときにS側カードに近い特徴を有するF側カードを選択する指紋カード選択装置において、指紋紋様パターン判定装置にF側カードのある指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別とS側カードの対応する指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別とを入力し、紋様パターン相違度を計算する指紋紋様パターン相違度計算部と、指紋特徴抽出装置にF側カードのある指の指紋画像を入力したときに出力される副特徴情報とS側カードの対応する指の指紋画像を入力したときに出力される副特徴情報とを入力し、F側およびS側別に副パターンを計算する指紋副パ Further, the fingerprint card selection device of the present invention, for the collation fingerprint cards containing fingerprint images of a plurality of fingers has a characteristic close to the S-side card when a and F-side card and S-side card given in the fingerprint card selection apparatus for selecting the F-side card, a fingerprint image of the corresponding finger of the pattern level feature type and S-side card output when you enter a fingerprint image of a finger with a F side card to the fingerprint pattern level feature judging device inputs the pattern level feature types which are output when the inputted fingerprint pattern level feature difference calculating unit for calculating a pattern level feature dissimilarity, when the input fingerprint image of a finger with a F side card to the fingerprint feature extraction apparatus enter a sub feature information outputted when entering the sub-feature information and the fingerprint image of the corresponding finger of the S-side card output, the fingerprint calculating a sub-pattern by F side and S side Fukupa ーン計算部と、この指紋副パターン計算部から出力されるF側の副パターンとS側の副パターンとを入力し、副パターン相違度を計算する指紋副パターン相違度計算部と、前記指紋紋様パターン相違度計算部から出力される複数指に対応する紋様パターン相違度と前記指紋副パターン相違度計算部から出力される複数指に対応する副パターン相違度とを入力し、カード相違度を計算するカード相違度計算部と、このカード相違度計算部で求められたカード相違度を予め設定されたカード相違度閾値と比較し、カード相違度がカード相違度閾値未満かあるいは以下のときにF側カードの選択を決定するカード選択判定部とを備える。 And over emissions calculator inputs the sub patterns of the sub-patterns and S side of the F side outputted from the fingerprint sub pattern calculating unit, a fingerprint sub-pattern difference calculating unit for calculating a secondary pattern dissimilarity, the fingerprint inputs the auxiliary pattern dissimilarity corresponding to a plurality fingers are output pattern level feature difference degree corresponding to the plurality fingers outputted from pattern level feature difference calculating unit from the fingerprint sub pattern difference calculating unit, a card dissimilarity a card difference calculating unit for calculating a card difference degree obtained in this card difference calculating unit is compared with a preset card dissimilarity threshold, when the card difference degree is less than or less than or card dissimilarity threshold and a card selection determining unit that determines the selection of the F-side card.

【0017】さらに、発明の指紋カード選択装置は、複数指の指紋画像を含む指紋カードの照合のために、F側カードとS側カードとが与えられたときにS側カードに近い特徴を有するF側カードを選択する指紋カード選択装置において、指紋紋様パターン判定装置にF側カードのある指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別および紋様パターン確信度とS側カードの対応する指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別および紋様パターン確信度とを入力し、紋様パターン相違度を計算する指紋紋様パターン相違度計算部と、指紋特徴抽出装置にF側カードのある指の指紋画像を入力したときに出力される副特徴情報および副特徴情報確信度とS側カードの対応する指の指紋画像を入力したときに出力さ Furthermore, the fingerprint card selection device of the present invention is characterized near S side card when for collation fingerprint cards containing fingerprint images of a plurality fingers, were given the F-side card and S-side card in the fingerprint card selection apparatus for selecting the F-side card, corresponding pattern level feature type and pattern level feature confidence and S side card output when you enter a fingerprint image of a finger with a F side card to the fingerprint pattern level feature judging device inputs the pattern level feature types and pattern level feature confidence is output when the input fingerprint image of a finger, a fingerprint pattern level feature difference calculating unit for calculating a pattern level feature dissimilarity, the F-side card to the fingerprint feature extraction apparatus is output when the inputted sub characteristic information and the fingerprint image of the corresponding finger of the sub-feature information confidence and S side card output when you enter a fingerprint image of a finger る副特徴情報および副特徴情報確信度とを入力し、F側およびS側別に副パターンおよび副パターン確信度を計算する指紋副パターン計算部と、この指紋副パターン計算部から出力されるF側の副パターンおよび副パターン確信度とS側の副パターンおよび副パターン確信度とを入力し、副パターン相違度および副パターン確信度積を計算する指紋副パターン相違度計算部と、前記指紋紋様パターン相違度計算部から出力される複数指の紋様パターン相違度と前記指紋副パターン相違度計算部から出力される複数指の副パターン相違度および副パターン確信度積を入力し、カード相違度を計算するカード相違度計算部と、このカード相違度計算部で求められたカード相違度を予め設定されたカード相違度閾値と比較し、カード相違度がカー Enter a sub feature information and sub-feature information confidence that a fingerprint sub pattern calculating unit for calculating a secondary pattern and the sub-patterns confidence to F side and S side by, F side outputted from the fingerprint sub pattern calculator secondary pattern and inputs the sub-pattern and the sub-patterns confidence sub pattern confidence and S side, a fingerprint sub-pattern difference calculating unit for calculating a secondary pattern dissimilarity and by-pattern confidence product, said fingerprint pattern level feature of enter the sub pattern dissimilarity and by-pattern confidence product of plural fingers to be output pattern level feature difference of the plurality fingers outputted from difference calculating section from the fingerprint sub pattern dissimilarity calculating unit, calculates a card dissimilarity a card difference calculating unit for, the card dissimilarity obtained by this card difference calculating unit is compared with a preset card dissimilarity threshold, card dissimilarity car 相違度閾値未満かあるいは以下のときにF側カードの選択を決定するカード選択判定部とを備える。 And a card selection determining unit that determines the selection of the F-side card when dissimilarity threshold below or below.

【0018】他方、発明の指紋カード絞り込み装置は、 [0018] On the other hand, the fingerprint card narrowing apparatus of the invention,
複数指の指紋画像を含む指紋カードの照合のために、データベース内のF側カードのうちのS側カードに近い特徴を有するものを絞り込む指紋カード絞り込み装置において、F側カードおよびS側カード上の各指の指紋画像を入力して紋様パターン種別の候補順列を求める指紋紋様パターン判定装置と、F側カードを前記指紋紋様パターン判定装置に入力して求めた紋様パターン種別の候補順列を保持するF側カード特徴記憶部と、S側カードを前記指紋紋様パターン判定装置に入力して求めた紋様パターン種別の候補順列を保持するS側カード特徴記憶部と、前記F側カード特徴記憶部と前記S側カード特徴記憶部とからそれぞれ1カード分の紋様パターン種別の候補順列を入力し、F側カードおよびS側カードのカード対の選択を行う指 For collation fingerprint cards containing fingerprint images of a plurality of fingers, in the fingerprint card narrowing device Filter having a characteristic close to the S side card of the F side card in the database, on the F-side card and S-side card F that holds a fingerprint pattern level feature judging device for determining a candidate permutations of pattern level feature types by entering the fingerprint image of each finger, the candidate permutations of pattern level feature types determined by entering the F side card to said fingerprint pattern level feature judging device wherein the side card feature storing unit, and the S-side card feature storing section for holding the candidate permutations of pattern level feature types determined by entering the S-side card to said fingerprint pattern level feature judging device, and the F-side card feature storing section S enter the candidate permutation side card feature storing section with the respective pattern level feature types for one card worth from the selection of card pair of F-side card and S-side card finger カード選択装置とを備える。 And a card selection device.

【0019】また、発明の指紋カード絞り込み装置は、 [0019] In addition, fingerprint card narrowing apparatus of the invention,
複数指の指紋画像を含む指紋カードの照合のために、データベース内のF側カードのうちのS側カードに近い特徴を有するものを絞り込む指紋カード絞り込み装置において、F側カードおよびS側カード上の各指の指紋画像を入力して紋様パターン種別を求める指紋紋様パターン判定装置と、F側カードおよびS側カード上の各指の指紋画像を入力して副特徴情報を求める指紋特徴抽出装置と、F側カードを前記指紋紋様パターン判定装置と前記指紋特徴抽出装置とに入力して求めた紋様パターン種別と副特徴情報とを保持するF側カード特徴記憶部と、S For collation fingerprint cards containing fingerprint images of a plurality of fingers, in the fingerprint card narrowing device Filter having a characteristic close to the S side card of the F side card in the database, on the F-side card and S-side card a fingerprint pattern level feature judging device for determining the pattern level feature types by entering the fingerprint image of each finger, and fingerprint characteristic extraction apparatus to enter a fingerprint image of each finger on the F-side card and S-side card Request sub characteristic information, and F-side card feature storing section for holding the pattern level feature types and sub feature information obtained by inputting the F-side card to said fingerprint pattern level feature judging device and the fingerprint feature extraction apparatus, S
側カードを前記指紋紋様パターン判定装置と前記指紋特徴抽出装置とに入力して求めた紋様パターン種別と副特徴情報とを保持するS側カード特徴記憶部と、前記F側カード特徴記憶部と前記S側カード特徴記憶部とからそれぞれに保持されたそれぞれ1カード分の紋様パターン種別と副特徴情報とを入力し、F側カードおよびS側カードのカード対の選択を行う指紋カード選択装置とを備える。 And S-side card feature storing section for holding the side card pattern level feature types and sub feature information obtained by typing the fingerprint pattern level feature judging device and the fingerprint feature extraction apparatus, wherein said F-side card feature storing section inputs the S side and a card feature storage unit each of one card worth held in the respective pattern level feature types and sub feature information, and a fingerprint card selection device for selecting the card pair of F-side card and S-side card provided.

【0020】さらに、発明の指紋カード絞り込み装置は、複数指の指紋画像を含む指紋カードの照合のために、データベース内のF側カードのうちのS側カードに近い特徴を有するものを絞り込む指紋カード絞り込み装置において、F側カードおよびS側カード上の各指の指紋画像を入力して紋様パターン種別および紋様パターン確信度を求める指紋紋様パターン判定装置と、F側カードおよびS側カード上の各指の指紋画像を入力して副特徴情報および副特徴情報確信度を求める指紋特徴抽出装置と、F側カードを前記指紋紋様パターン判定装置と前記指紋特徴抽出装置とに入力して求めた紋様パターン種別および紋様パターン確信度と副特徴情報および副特徴情報確信度とを保持するF側カード特徴記憶部と、S側カードを前記指紋紋様 Furthermore, fingerprint cards narrowing device of the present invention, for the collation fingerprint cards containing fingerprint images of a plurality of fingers, fingerprint cards Filter having a characteristic close to the S side card of the F side card in the database in narrowing device, a fingerprint pattern level feature judging device for determining the pattern level feature type and pattern level feature confidence enter a fingerprint image of each finger on the F-side card and S side card, the finger on the F-side card and S-side card a fingerprint characteristic extraction apparatus to enter a fingerprint image obtaining sub feature information and sub-feature information confidence of pattern level feature types determined by entering the F side card to said fingerprint pattern level feature judging device and the fingerprint feature extraction apparatus and the F-side card feature storing section for holding a pattern level feature confidence and sub feature information and sub-feature information confidence, said S-side card fingerprint pattern ターン判定装置と前記指紋特徴抽出装置とに入力して求めた紋様パターン種別および紋様パターン確信度と副特徴情報および副特徴情報確信度とを保持するS側カード特徴記憶部と、前記F側カード特徴記憶部と前記S側カード特徴記憶部とからそれぞれ1カード分の紋様パターン種別および紋様パターン確信度と副特徴情報および副特徴情報確信度とを入力し、F And S-side card feature storing section for holding the turn determination unit and the pattern level feature type and pattern level feature confidence and sub feature information and sub-feature information confidence said determined is input to the fingerprint feature extraction apparatus, the F-side card inputs the feature storage unit and the pattern level feature types and pattern level feature confidence for each 1 card fraction from the S-side card feature storing unit and the sub-feature information and sub-feature information confidence, F
側カードおよびS側カードのカード対の選択を行う指紋カード選択装置とを備える。 And a fingerprint card selection device for selecting the card-to-side card and S side card.

【0021】 [0021]

【発明の実施の形態】次に、本発明について図面を参照して詳細に説明する。 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION will be described in detail with reference to the drawings the present invention.

【0022】 [0022]

【実施例】図1は、本発明の第1実施例に係る指紋カード選択装置11の基本構成を示すブロック図、図2は、 DETAILED DESCRIPTION FIG. 1 is a block diagram showing a basic structure of a fingerprint card selection apparatus 11 according to the first embodiment of the present invention, FIG. 2,
第1実施例の指紋カード選択装置11を使用した本発明の第1実施例の指紋カード絞り込み装置70の基本構成を示すブロック図である。 Is a block diagram showing a basic structure of a fingerprint card narrowing device 70 in the first embodiment of the present invention using a fingerprint card selection apparatus 11 of the first embodiment. 以下の説明では、指紋カード上には10指分の指紋画像があり、選択および絞り込みはN=10指の情報を用いるものとして説明を進める。 In the following description, on the fingerprint card has 10 finger partial fingerprint image, selecting and narrowing advances the description as using information of N = 10 finger.

【0023】第1実施例の指紋カード選択装置11は、 The fingerprint card selection apparatus 11 of the first embodiment,
指紋紋様パターン判定装置71および72にF側カードの第i(1≦i≦N)指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別P i Fj (j=1,…,M)の候補順列とS側カードの対応する指について出力される同様な紋様パターン種別P i Sの候補順列とを入力し指毎に紋様パターン相違度D Piを計算するN個の指紋紋様パターン相違度計算部12と、N指のそれぞれに対応する指紋紋様パターン相違度計算部12から出力される紋様パターン相違度D Pi (i=1,…,N)を入力しF側カードとS側カードとのカード相違度D Cを計算するカード相違度計算部13と、カード相違度計算部13で求められたカード相違度D Cを予め設定されたカード相違度閾値δ Cと比較することによりF側カードとS側カードとのカード対につい Pattern level feature type P i Fj output when you enter the first i (1 ≦ i ≦ N) fingerprint image of the finger F side card to the fingerprint pattern level feature judging device 71 and 72 (j = 1, ..., M) of the N fingerprint pattern level feature difference calculating that inputs the candidate permutations similar pattern level feature types P i S output for the corresponding finger candidate permutations and S-side card to calculate a pattern level feature difference degree D Pi for each finger and parts 12, pattern level feature dissimilarity D Pi (i = 1, ... , N) outputted from the fingerprint pattern level feature difference calculating unit 12 corresponding to each of the N fingers enter the the F-side card and S-side card a card difference calculating unit 13 for calculating a card dissimilarity D C, F side card by comparing preset card dissimilarity threshold [delta] C card dissimilarity D C obtained by the card difference calculating section 13 attached to the card pair of the S side card and て選択結果を決定するカード選択判定部14とから構成されている。 And a card selection determination unit 14 for determining the selection result Te.

【0024】第1実施例の指紋カード絞り込み装置70 The fingerprint card narrowing device 70 in the first embodiment
は、外部画像記憶装置60からF側カードおよびS側カード上の各指の指紋画像を入力してF側の紋様パターン種別P i Fjの候補順列およびS側の紋様パターン種別P The external from the image storage device 60 of the F-side card and by entering the fingerprint image of each finger on the S side card F side pattern level feature types P i candidate permutations and S side of Fj pattern level feature type P
i Sの候補順列を求める指紋紋様パターン判定装置71 fingerprint pattern level feature judging device 71 for determining the candidate permutations of i S
および72と、F側カードを指紋紋様パターン判定装置71に入力して求めた紋様パターン種別P i Fjの候補順列を保持するF側カード特徴記憶部73と、S側カードを指紋紋様パターン判定装置72に入力して求めた紋様パターン種別P i Sの候補順列を保持するS側カード特徴記憶部74と、F側カード特徴記憶部73とS側カード特徴記憶部74とからそれぞれ1カード分の紋様パターン種別P i Fjの候補順列および紋様パターン種別P i And 72 a, the F-side card feature storage unit 73 for holding the candidate permutations of pattern level feature types P i Fj found by entering the F-side card to the fingerprint pattern level feature judging unit 71, the S-side card fingerprint pattern level feature judging device type S side card feature storage unit 74 for holding the candidate permutations of pattern level feature types P i S determined 72, the F-side card feature storing unit 73 and the S-side card feature storing section 74. each 1 card min pattern level feature type P i candidate permutation of Fj and the pattern level feature type P i
Sの候補順列を入力し、F側カードとS側カードとのカード対の選択を行う指紋カード選択装置11とから構成されている。 Enter the candidate permutations of S, and a fingerprint card selection device 11 for performing a card pair selection of the F-side card and S side card.

【0025】指紋紋様パターン判定装置71および72 The fingerprint pattern level feature judging device 71 and 72
としては、例えば特願平7−197711号「皮膚紋様並びに指紋紋様の分類装置」に記述された装置を用いることができる。 As can be used, for example, a device described in Japanese Patent Application No. 7-197711 "classification apparatus skin pattern and fingerprint pattern". これらは、指の指紋画像が与えられたときに、その隆線紋様の全体的パターンの形状と特徴点の位置関係とによって渦状紋,左蹄状紋,右蹄状紋,弓状紋などの紋様パターン種別の1つまたは複数の順位付けされた主分類判定結果である紋様パターン種別の候補順列を与える。 These, when a fingerprint image of the finger is given, the overall pattern of shapes and positional relationship with the whorl of the characteristic points of the ridge A pattern, Hidarihizumejomon, right hoof loop pattern, such as arch type provide one or candidate permutation pattern level feature types of a plurality of ranked main classification judgment result of pattern level feature types. 指紋画像の画質が悪いなどの理由により紋様パターン種別を決定できないときは、「不明」の主分類判定結果を与える。 For reasons such as poor image quality of the fingerprint image when you can not determine the pattern level feature type is, it gives the main classification judgment result of "unknown".

【0026】図3を参照すると、第1実施例の指紋カード選択装置11における処理は、指パラメータ初期設定ステップS101と、指パラメータインクリメントステップS102と、紋様パターン種別比較ステップS10 Referring to FIG. 3, the processing in the fingerprint card selection apparatus 11 of the first embodiment, the finger parameter initialization step S101, the finger parameter increment step S102, pattern level feature type comparison step S10
3と、紋様パターン相違度0設定ステップS104と、 3, a pattern level feature difference of 0 setting step S104,
紋様パターン相違度0.5設定ステップS105と、紋様パターン相違度1設定ステップS106と、指パラメータ終了判定ステップS107と、カード相違度演算ステップS108と、カード相違度/カード相違度閾値比較ステップS109と、非選択決定ステップS110 A pattern level feature difference of 0.5 setting step S105, the pattern level feature differences of 1 setting step S106, the finger parameter end determination step S107, a card difference degree calculating step S108, a card dissimilarity / card difference degree threshold value comparison step S109 , a non-selection decision step S110
と、選択決定ステップS111とからなる。 If, consisting selection decision step S111 Prefecture.

【0027】次に、このように構成された第1実施例の指紋カード選択装置11の動作について、第1実施例の指紋カード絞り込み装置70の動作とともに説明する。 Next, the operation of the fingerprint card selection apparatus 11 of the first embodiment thus constructed will be described together with the operation of the fingerprint card narrowing device 70 in the first embodiment.

【0028】指紋カード絞り込み装置70では、まず外部画像記憶装置60に保持してある全てのF側カード(M枚)について、それぞれN指の指紋画像を指紋紋様パターン判定装置71に与え、紋様パターン種別P i Fj [0028] In the fingerprint card narrowing device 70, first, for all the F-side cards are held in the external image storage device 60 (M sheets), giving a fingerprint image of N fingers respectively in the fingerprint pattern level feature judging unit 71, pattern level feature type P i Fj
(i=1,…,N;j=1,…,M)の候補順列をデータベースとしてF側カード特徴記憶部73に保持しておく。 (I = 1, ..., N; j = 1, ..., M) holds the F side card feature storing unit 73 candidates permutations of a database.

【0029】あるS側カードの各指の指紋画像が与えられ、これと同一人による指紋カードがF側カードのデータベース内に存在するかどうかを調べる場合、まず外部画像記憶装置60に保持してあるこのS側カードの各指の指紋画像を指紋紋様パターン判定装置72に与え、紋様パターン種別P i S (i=1,…,N)の候補順列を得、それをS側カード特徴記憶部74に保持し、この紋様パターン種別P i S (i=1,…,N)の候補順列を指紋カード選択装置11に送り続ける。 [0029] There is given fingerprint image of each finger of the S-side card, when examining whether a fingerprint card by the same person and which are present in the database of the F-side card, first stored in the external image storage device 60 there given fingerprint image of each finger of the S-side card to the fingerprint pattern level feature judging unit 72, pattern level feature type P i S (i = 1, ..., N) to obtain a candidate permutations, it S side card feature storing section held at 74, the pattern level feature types P i S (i = 1, ..., N) continues to send candidates permutation of the fingerprint card selection unit 11. 絞り込みに際しては、F側カード特徴記憶部73のF側カードの紋様パターン種別P i Fj (i=1,…,N;j=1,…,M) In Refinements pattern level feature type P of the F-side card F side card feature storing section 73 i Fj (i = 1, ..., N; j = 1, ..., M)
の候補順列を1枚分ずつ順に指紋カード選択装置11に送るとともに、以下に説明するようにその選択動作を起動する。 And sends the candidate permutation fingerprint card selection unit 11 one by one sheet, to start the selection operation as described below.

【0030】指紋カード選択装置11では、まず、F側カードの1枚目とS側カードとのおのおの第1指について、第1指に対応する指紋紋様パターン相違度計算部1 [0030] In the fingerprint card selection unit 11, first, for each first finger of one sheet and the S side card F side card, fingerprint pattern level feature difference calculating unit 1 corresponding to the first finger
2が、F側の紋様パターン種別P 1 F1の候補順列とS側の紋様パターン種別P 1 Sの候補順列とを比較し(ステップS103)、全く同一、またはいずれかの紋様パターン種別でも「不明」ならば0(ステップS104)、 2, compares the candidate permutations of pattern level feature types P 1 S candidate permutations and S side of the pattern level feature types P 1 F1 of F side (step S103), identical or "unknown in either pattern level feature types, "If 0 (step S104), and
複数の順位付けされた結果が与えられており、両方に同じ紋様パターン種別があれば0.5(ステップS10 A plurality of ranked results and is given, if the same pattern level feature types both 0.5 (step S10
5)、1つも共通の紋様パターン種別がなければ1(ステップS106)を、紋様パターン相違度D P1として出力する。 5), if even one without a common pattern level feature type 1 (step S106), and outputs the pattern level feature difference degree D P1. 同様に、第i指(i=2,…,N)に対応する指紋紋様パターン相違度計算部12も、F側カードの1 Similarly, the i finger (i = 2, ..., N) fingerprint pattern level feature difference calculating unit 12 corresponding to the well, the F-side card 1
枚目とS側カードとのおのおの第i指について同様の結果を紋様パターン相違度D Pi (i=2,…,N)として出力する。 Single eyes S pattern level feature difference degree similar results for each i-th finger of the side card D Pi (i = 2, ... , N) is output as.

【0031】カード相違度計算部13は、各指に対応する指紋紋様パターン相違度計算部12から出力された紋様パターン相違度D Pi (i=1,…,N)を読み込んでその和ΣD Pi (i=1,…,N)を求め、カード相違度D Cとする(ステップS108)。 The card difference calculating unit 13, pattern level feature dissimilarity D Pi (i = 1, ... , N) outputted from the fingerprint pattern level feature difference calculating unit 12 for each finger Loading sum .SIGMA.D Pi (i = 1, ..., N ) sought, the card dissimilarity D C (step S108).

【0032】カード選択判定部14は、カード相違度D The card selection determination unit 14, the card dissimilarity D
Cと予め設定されたカード相違度閾値δ Cとを比較し(ステップS109)、カード相違度D Cがカード相違度閾値δ Cよりも大きければ(または以上であれば)、 Comparing the C a preset card difference degree threshold [delta] C (step S109), (if or higher) card dissimilarity D C is greater than the card difference degree threshold [delta] C,
「照合の必要なし」として「非選択」と判定し、そうでなければ「照合の要あり」として「選択」と判定し、その選択判定結果を出力する。 Determination of "non-selective" as "no need of matching", a determination of "selection" as the "Yes principal collating" otherwise, and outputs the selection determination result.

【0033】このとき、与えられたF側カードおよびS [0033] In this case, given the F-side card and S
側カードのカード対が同一人から採取されたものである場合には、指紋画像は同じ紋様パターン種別の候補順列のはずであり、指紋紋様パターン判定装置71および7 If the card pair of side card is one that is taken from the same person, the fingerprint image is supposed candidate permutations of the same pattern level feature types of the fingerprint pattern level feature judging device 71 and 7
2が精度良く動作すればカード相違度D Cは小さくなり、従ってそのF側カードは「選択」と判定される。 2 is accurately card dissimilarity D C if operation is reduced, thus the F-side card is determined to be "selective". これにより、選択の信頼性が保たれる。 As a result, it kept the reliability of the selection.

【0034】一方、F側カードおよびS側カードのカード対が異なった人間から採取されたものの場合は、異なった紋様パターン種別の候補順列である確率が高く、カード相違度D Cは大きくなる確率が高い。 On the other hand, when although the card pair of F-side card and S-side card is taken from different human high probability candidates permutation different pattern level feature type is, card dissimilarity D C increases the probability It is high. よって、M枚のF側カードのうち「選択」と判定される枚数は少なくなり、高い選択性が実現される。 Therefore, the number that is determined to be "selective" in the M pieces of F-side card decreases, high selectivity is achieved. このときに必要な演算量は、実際に照合を行なう場合に比べてはるかに小さい。 Calculation amount required for this case is much smaller than when actually performing verification.

【0035】「選択」と判定された場合は、そのF側カードは照合部(図示せず)に送られ、S側カードと1指毎に照合されて、本当の一致カードであるかどうかが検査される。 [0035] If it is determined that "selection", the F-side card is sent to the collating unit (not shown), are collated in S side card and each finger, whether a true match cards It is examined.

【0036】以上でF側カードの1枚目についての選択結果が得られるので、ついでF側カードの2〜M枚目についても同様に順に選択処理を行なう。 [0036] or more since the first sheet selection result for the F-side card is obtained, and then perform a selection process in order Similarly, the 2~M th F side card.

【0037】これにより、F側カードのうちのカード相違度閾値δ Cで決定されるある限られた枚数のF側カードが「選択」と判定され、照合処理にかけるべきF側カードの絞り込みが実現される。 [0037] Thus, the F-side card a limited number which is determined by the card difference degree threshold [delta] C of the F-side card is determined to be "selective", it is narrowed down F side card should take the matching process It is realized. カード相違度閾値δ Card dissimilarity threshold δ
Cは、一般に大きい値とすれば、カード選択の信頼性が高まる一方、選択性は悪化し、逆に小さい値とすれば信頼性が下がる代わりに選択性が向上するので、それらの尺度のトレードオフを予備実験などにより評価して決定する。 C, if the generally large value, while the reliability of the card selection is increased, the selectivity is deteriorated, since selectivity Instead of reliability if smaller conversely falls is improved, trade their measures off is determined as assessed by such preliminary experiment.

【0038】上記第1実施例の指紋カード選択装置11 The fingerprint card selection device of the first embodiment 11
では、指紋紋様パターン相違度計算部12でF側の紋様パターン種別P i Fjの候補順列とS側の紋様パターン種別P i Sの候補順列との比較結果に応じて紋様パターン相違度D Piに3つの値0,0.5または1のいずれかを付与しているが、指紋紋様パターン判定装置71および72の特性によってある紋様パターン種別での判定誤りが多いなどの傾向がある場合には、それを反映して判定結果の紋様パターン種別に応じてさらに多くの値から選択したり、あるいはある関数で計算される連続値を与えることもできる。 So the pattern level feature dissimilarity D Pi according to a result of comparison between candidates permutations of fingerprint pattern of the pattern dissimilarity calculation unit 12 of the F-side pattern level feature types P i candidates permutations of Fj and S-side pattern level feature types P i S Although granted one of three values ​​0, 0.5, or 1, when there is a tendency such decision error in pattern level feature types with the characteristics of the fingerprint pattern level feature judging device 71 and 72 is large, it is also possible to provide or select from more values ​​in response to the pattern level feature types of the determination result to reflect it, or a continuous value calculated by a function.

【0039】また、上記第1実施例の指紋カード選択装置11では、カード相違度計算部13で指毎の紋様パターン相違度D Piの単なる和ΣD Pi (i=1,…,N)をカード相違度D Cとして求めたが、指毎に紋様パターン種別の自動判定の信頼性などの傾向が統計的に知られている場合には、一般に、カード相違度D C =Σa iPi Further, the in fingerprint card selection apparatus 11 of the first embodiment, merely the sum ΣD Pi (i = 1, ... , N) of the pattern level feature difference degree D Pi of each finger card difference calculating section 13 a card Although calculated as dissimilarity D C, if the trend and reliability of the automatic determination of the pattern level feature types for each finger is known statistical generally card dissimilarity D C = Σa i D Pi
(a iは定数,i=1,…,N)のように、これを反映する重みを掛けて荷重和をとるという計算法を使用したり、あるいは一般的にN個の入力による関数により計算される値を与えるなどの方法により、信頼性および選択性に優れたカード選択を実現することができる。 (A i is a constant, i = 1, ..., N) as in the calculation, or use a calculation method that takes a weighted sum by multiplying a weighting to reflect this, or the general function by N inputs by a method such as providing the values, it is possible to realize an excellent card selection reliability and selectivity.

【0040】図4は、本発明の第2実施例に係る指紋カード選択装置21の基本構成を示すブロック図、図5 [0040] Figure 4 is a block diagram showing a basic structure of a fingerprint card selection apparatus 21 according to a second embodiment of the present invention, FIG. 5
は、第2実施例の指紋カード選択装置21を使用した本発明の第2実施例の指紋カード絞り込み装置80の基本構成を示すブロック図である。 Is a block diagram showing a basic structure of a fingerprint card narrowing device 80 in the second embodiment of the present invention using a fingerprint card selection apparatus 21 of the second embodiment.

【0041】第2実施例の指紋カード選択装置21では、第1実施例の指紋カード選択装置11の構成に加えて、F側カードおよびS側カードの各指の指紋画像を指紋特徴抽出装置85および86に入力した際の出力である副特徴情報が指紋副パターン計算部25に入力され、 [0041] In the fingerprint card selection apparatus 21 of the second embodiment, in addition to the configuration of the fingerprint card selection apparatus 11 of the first embodiment, a fingerprint characteristic extraction apparatus a fingerprint image of each finger F side card and S-side card 85 and secondary characteristic information is output when the input to 86 is inputted to the fingerprint sub pattern calculating unit 25,
そこで計算された副パターンが各指対応の指紋副パターン相違度計算部26に入力され、指紋副パターン相違度計算部26が副パターン相違度D Si (i=1,…,N) Therefore calculated secondary pattern is input to each finger corresponding fingerprint sub pattern difference calculating unit 26, a fingerprint sub-pattern difference calculating unit 26 is sub-pattern dissimilarity D Si (i = 1, ... , N)
を出力する。 To output.

【0042】カード相違度計算部23は、指紋紋様パターン相違度計算部22からの紋様パターン相違度D The card difference calculating unit 23, pattern level feature difference degree D from the fingerprint pattern level feature difference calculating unit 22
Pi (i=1,…,N)に加えて、指紋副パターン相違度計算部26から出力される副パターン相違度D Si (i= Pi (i = 1, ..., N) in addition to, the sub-pattern difference degree is outputted from the fingerprint sub pattern dissimilarity calculator 26 D Si (i =
1,…,N)を入力として、カード相違度D Cを出力する。 1, ..., N) as input, and outputs a card dissimilarity D C.

【0043】指紋特徴抽出装置85および86としては、例えば特開平5−108806号公報に記述された「画像特徴抽出装置」を用いることができる。 [0043] The fingerprint characteristic extraction apparatus 85 and 86 can be used, for example, described in JP-A-5-108806 "Image feature extraction apparatus". 本実施例での指紋特徴抽出装置85および86は、指紋紋様上のコア点,デルタ点などの特徴点を自動抽出し、それらの位置座標を副特徴情報として出力する。 Fingerprint characteristic extraction apparatus 85 and 86 in this embodiment, the core points on fingerprint pattern, a feature point such as a delta point automatically extracted, and outputs their coordinates as secondary feature information. 指紋画像の画質が悪いなどの理由により特徴点を自動抽出できないときには、「不明」の結果を与える。 When that can not be automatically extracted feature points for reasons such as the quality of the fingerprint image is bad, it gives the results of the "unknown".

【0044】このように構成された第2実施例の指紋カード選択装置21では、あるS側カードが与えられ、これと同一人による指紋カードがF側カードのデータベース内に存在するかどうかを調べる場合、基本的には第1 [0044] In the second embodiment of the fingerprint card selection apparatus 21 having such a configuration, given a certain S-side card, determine whether fingerprint cards according to the same person and which are present in the database of the F-side card case, is basically the first
実施例の指紋カード選択装置11で説明した内容と同様の処理を行なう。 It performs the same processing as those described in the fingerprint card selection apparatus 11 of the embodiment. ここでは、あるF側カードとS側カードとのカード対が与えられた際の動作を説明する。 Here, the operation when the card pairs to be F side card and S-side card is given.

【0045】指紋紋様パターン判定装置81および82 The fingerprint pattern level feature judging device 81 and 82
は、前述のようなF側の紋様パターン種別P i FjとS側の紋様パターン種別P i SとをF側カードとS側カードとの各指ごとにそれぞれ1種類ずつ出力する。 Outputs one each kind for each finger of the foregoing such F side of the pattern level feature types P i Fj the S side of the pattern level feature types P i S and the F-side card and S side card.

【0046】指紋紋様パターン相違度計算部22は、F The fingerprint pattern level feature difference calculating unit 22, F
側の紋様パターン種別P i FjとS側の紋様パターン種別P i Sとが一致、またはいずれかの紋様パターン種別でも「不明」であれば0、不一致ならば1を、紋様パターン相違度D Piとして各指毎に計算する。 If pattern level feature of the side pattern level feature types P i Fj the S-side type P i S and match, or in any of pattern level feature type "unknown" 0, 1 if mismatch pattern level feature dissimilarity D Pi It is calculated for each finger as.

【0047】一方、指紋副パターン計算部25は、指紋特徴抽出装置85および86から与えられた特徴点の位置座標でなる副特徴情報と指紋紋様パターン相違度計算部22から入力される紋様パターン種別P i FjおよびP Meanwhile, fingerprint sub pattern calculating unit 25, pattern level feature type inputted from the sub-feature information and the fingerprint pattern level feature difference calculating section 22 formed at the position coordinates of the feature points supplied from the fingerprint characteristic extraction apparatus 85 and 86 P i Fj and P
i Sとから、F側の副特徴情報とS側の副特徴情報との各々について独立に特徴点の間の距離を副パターンとして計算する。 and a i S, calculates the distance between the characteristic points as a sub-pattern independently for each of the sub-feature information of the sub-feature information and the S side of the F side. 例えば、紋様パターン種別P i FjおよびP For example, pattern level feature type P i Fj, and P
i Sが蹄状紋であれば、1つずつ存在するコア点とデルタ点との間の距離を計算し、副パターンとする。 If i S is hoof-shaped fingerprint, the distance between the core point and the delta point existing one is calculated and the auxiliary patterns. また、 Also,
紋様パターン種別P i FjおよびP i Sが渦状紋であれば、2つずつ存在するコア点とデルタ点との相互間の距離の6種類の組を副パターンとする。 If pattern level feature type P i Fj, and P i S is whorl, six sets of mutual distance between the core point and the delta point existing two by two and sub pattern. なお、特徴点の抽出に失敗しているときは、副パターンを「不明」とする。 Incidentally, while failing to extract the feature points, the auxiliary pattern is "unknown".

【0048】各指対応の指紋副パターン相違度計算部2 [0048] Each finger corresponding fingerprint sub pattern dissimilarity calculating unit 2
6は、各指のF側とS側との副パターン相違度D Si (i 6, the sub-pattern dissimilarity D Si (i the F side and the S side of each finger
=1,…,N)を計算する。 = 1, ..., N) is calculated. 例えば、まず、F側カードの1枚目とS側カードとのおのおの第1指に対応して、 For example, first, in correspondence with each first finger of one sheet and the S side card F side card,
紋様パターン種別P 1 FjおよびP 1 Sが蹄状紋で一致すれば、(F側とS側とのコア点,デルタ点間距離の差の絶対値−30)、紋様パターン種別P 1 FjおよびP 1 S If it matches pattern level feature types P 1 Fj and P 1 S is in hoof shape crest (core point of the F side and S side, the absolute value -30 of the difference between the delta point distance), pattern level feature type P 1 Fj and P 1 S
が渦状紋で一致すれば、(F側とS側との6種類のコア点,デルタ点間距離の差の絶対値の平均値−30)、その他の場合は0を、副パターン相違度D S1として出力する。 If There they match in whorl, (six core point of the F side and S side, the average value -30 of the absolute value of the difference between delta point distance), and 0 otherwise, the sub pattern dissimilarity D and outputs it as S1. ただし、渦状紋で一致した場合、4つの特徴点が検出されなければ(つまり、不明ならば)、かならずしも6ではなく、それらの線分の数だけ距離を加算し、その線分の数で割ることとする。 However, if a match with whorl, if not detected four characteristic points (i.e., if unknown), the always 6 rather, the distance by adding only a few of those segments, divided by the number of the line segment it is assumed that. ここで、紋様パターン種別P 1 FjおよびP 1 Sが一致した場合に30を減じているのは、もし実際にこれらの指が同一の指であっても押捺状況や指紋特徴抽出装置85および86を含む観察系の誤差等によってその程度の距離差が生じる可能性があるためであり、「その他の場合」が情報不足で副パターン相違度D S1 =0であるのに対して、「負の相違度」(つまり、「近似度得点」)を与えることが効果的であるからである。 Here, pattern level feature type P 1 Fj and P 1 of S is reduced to 30 when the match, if actually inked situations and fingerprint characteristic extraction apparatus also these fingers have the same fingers 85 and 86 it is because there is a possibility that a distance difference between the extent occurs due observation system error or the like, including, while the "otherwise" is a by-pattern dissimilarity D S1 = 0 in missing information, "negative the degree of difference "(ie," the degree of approximation score ") to give is because it is effective.

【0049】同様に、第i指(i=2,…,N)に対応する指紋副パターン相違度計算部26も、F側カードの1枚目とS側カードとのおのおの第i指について同様の結果を副パターン相違度D Si (i=2,…,N)として出力する。 [0049] Similarly, the i finger (i = 2, ..., N) fingerprint sub pattern dissimilarity calculation unit 26 corresponding to the well, similarly for each i-th finger of one sheet and the S side card F side card results sub pattern dissimilarity D Si (i = 2, ... , N) is output as.

【0050】カード相違度計算部23は、各指対応の指紋紋様パターン相違度計算部22が出力する紋様パターン相違度D Pi (i=1,…,N)と、各指対応の指紋副パターン相違度計算部26が出力する副パターン相違度D Si (i=1,…,N)とを読み込んで、その和Σ(D The card difference calculating unit 23, pattern level feature dissimilarity D Pi of each finger corresponding fingerprint pattern level feature difference calculating unit 22 outputs (i = 1, ..., N ) and, each finger corresponding fingerprint sub patterns sub pattern dissimilarity D Si of difference calculating unit 26 outputs (i = 1, ..., N ) and reads, the sum sigma (D
Pi +D Si )(i=1,…,N)を求め、カード相違度D Pi + D Si) (i = 1, ..., determine the N), card dissimilarity D
Cとして出力する。 To output as C.

【0051】カード選択判定部24は、カード相違度D The card selection determination unit 24, card dissimilarity D
Cと予め設定されたカード相違度閾値δ Cとを比較し、 Comparing the C a preset card difference degree threshold [delta] C,
カード相違度D Cがカード相違度閾値δ Cよりも大きければ(または以上であれば)、「照合の必要なし」として「非選択」と判定し、そうでなければ「照合の要あり」として「選択」と判定する。 If the card dissimilarity D C is larger than the card difference degree threshold [delta] C (long or more), as a determination of "non-selection", "there is needed a matching" otherwise as "no need for matching" It determines that the "select". 「選択」と判定された場合は、そのF側カードは照合部に送られ、S側カードと各指毎に照合されて、F側カードとS側カードとが本当の一致カードであるかどうかが検査される。 If it is determined that the "selection", the F-side card is sent to the collating unit, are collated in S side card and each finger, whether or not the F-side card and S-side card is a true match cards There is examined.

【0052】上記第2実施例の指紋カード選択装置21 [0052] Fingerprint card selection device of the second embodiment 21
では、副特徴情報としてコア点およびデルタ点という特徴点の位置座標、副パターンとして特徴点間の距離を使用したが、副パターンは指紋画像から得られるものならば何でもよく、例えば、コア点とデルタ点とを結ぶ線分と交差する隆線の数を自動計数して用いることや、この線分と指頭の方向の直線とのなす角度を使用することもできる。 In the position coordinates of the feature points of the core point and the delta point as a by-feature information, but uses the distance between the feature points as a by-pattern, the sub-patterns may anything if those obtained from the fingerprint image, for example, a core point it and using the number of ridges which intersect the line connecting the delta point is automatically counted, it is also possible to use the angle between the direction of the straight line of the segment and finger tip. さらには、複数の特徴量を組み合わせて副パターンとすることもできる。 Furthermore, it is also possible to sub-pattern by combining a plurality of feature amounts.

【0053】また、上記第2実施例の指紋カード選択装置21では、カード相違度計算部23で単にN個の紋様パターン相違度D PiとN個の副パターン相違度D Siとを加算してカード相違度D Cとする例について述べたが、 [0053] Also, the fingerprint card selection unit 21 of the second embodiment, simply by adding the N number of pattern level feature dissimilarity D Pi and N sub pattern dissimilarity D Si card difference calculating unit 23 It has been described for an example of a card dissimilarity D C,
ここで各指毎に重みをかけて加重加算する、あるいは紋様パターン相違度D Piと副パターン相違度D Siとで重みを変えるなどのバリエーションが考えられる。 Here weighted summing over a weight to each finger, or variations such as changing the weight is considered by the pattern level feature dissimilarity D Pi and the sub pattern dissimilarity index D Si. 一般化すれば、例えば、カード相違度D CをΣ(f(a iPi Generalizing, for example, a card dissimilarity D C Σ (f (a i D Pi)
+g(b iSi ))(i=1,…,N)のように計算できる。 + G (b i D Si) ) (i = 1, ..., N) can be calculated as. ただし、f,gは関数、a i ,b iは定数である。 However, f, g are functions, a i, b i are constants.

【0054】図6は、本発明の第3実施例に係る指紋カード選択装置31の基本構成を示すブロック図、図7 [0054] Figure 6 is a block diagram showing a basic structure of a fingerprint card selection apparatus 31 according to a third embodiment of the present invention, FIG. 7
は、第3実施例の指紋カード選択装置31を使用した本発明の第3実施例に係る指紋カード絞り込み装置90の基本構成を示すブロック図である。 Is a block diagram showing a basic structure of a fingerprint card narrowing device 90 according to a third embodiment of the present invention using a fingerprint card selection apparatus 31 of the third embodiment.

【0055】第3実施例の指紋カード選択装置31では、第2実施例の指紋カード選択装置21の構成に加えて、F側カードおよびS側カードのそれぞれの指紋画像を指紋紋様パターン判定装置91および92で判定した結果の紋様パターン種別P i FjおよびP i Sの確信度(以下、紋様パターン確信度という)A i FjおよびA i [0055] In the fingerprint card selection apparatus 31 of the third embodiment, in addition to the configuration of the fingerprint card selection apparatus 21 of the second embodiment, each of the fingerprint images of the F-side card and S-side card fingerprint pattern level feature judging device 91 and results of judgment in 92 pattern level feature types P i Fj and confidence of P i S (hereinafter, referred to as pattern level feature confidence) a i Fj, and a i
Sが指紋紋様パターン相違度計算部32に、F側カードおよびS側カードの指紋画像を指紋特徴抽出装置95および96で抽出した結果の副特徴情報の確信度(以下、 S is the fingerprint pattern level feature difference calculating unit 32, confidence sub characteristic information of the result of extracting the fingerprint image of the F-side card and S-side cards at the fingerprint feature extraction apparatus 95 and 96 (hereinafter,
副特徴情報確信度という)B i FjおよびB i Sが指紋副パターン計算部35にそれぞれ入力される。 Sub that characteristic information confidence) B i Fj, and B i S are input to the fingerprint sub pattern calculating unit 35.

【0056】このように構成された第3実施例の指紋カード選択装置31では、あるS側カードが与えられ、これと同一人による指紋カードがF側カードのデータベース内に存在するかどうかを調べる場合、基本的には第2 [0056] In the fingerprint card selection apparatus 31 of the third embodiment thus configured, given a certain S-side card, determine whether fingerprint cards according to the same person and which are present in the database of the F-side card case, is basically the second
実施例の指紋カード選択装置21と同様の処理を行なう。 It performs the same processing as the fingerprint card selection apparatus 21 of the embodiment. ここでは、あるF側カードとS側カードとのカード対が与えられた際の動作を説明する。 Here, the operation when the card pairs to be F side card and S-side card is given.

【0057】指紋紋様パターン判定装置91および92 [0057] fingerprint pattern level feature judging device 91 and 92
は、F側カードおよびS側カードの各指ごとに、前述のようなF側の紋様パターン種別P i FjとS側の紋様パターン種別P i Sとをそれぞれ1種類と、それに対応するF側の紋様パターン確信度A i FjおよびS側の紋様パターン確信度A i Sとをそれぞれ出力する。 , For each finger F side card and S side card, and one of the pattern level feature types P i S of pattern level feature types P i Fj the S side of the F side such as described above, respectively, F side corresponding thereto outputs of the pattern level feature confidence a i Fj and S side and a pattern level feature confidence a i S, respectively.

【0058】紋様パターン確信度A i FjおよびA i Sとしては、前述の特願平7−197711号「皮膚紋様並びに指紋紋様の分類装置」に記述された方式で計算される「事後確率」を用いることができる。 [0058] As the pattern level feature confidence A i Fj, and A i S, the "posterior probability" calculated in the described manner in JP aforementioned Hei 7-197711 "classification apparatus skin pattern and fingerprint pattern" it can be used. これは、ある学習データとして用いる十分多数のF側カードおよびS側カードのカード対について予め分類決定をしたときの正解率に近いものであり、0から1までの間の値をとる。 This is close to the accuracy rate of when the pre-classification decision for enough cards pair of a number of F-side card and S-side cards used as some training data takes a value between 0 and 1.
判定結果が「不明」のときは、紋様パターン確信度A i When the result of the determination is "unknown", pattern level feature confidence A i
FjおよびA i Sは0とする。 Fj and A i S is set to 0.

【0059】各指対応の指紋紋様パターン相違度計算部32は、F側の紋様パターン種別P i FjとS側の紋様パターンP i S種別とが一致すれば、F側の紋様パターン確信度A i FjとS側の紋様パターン確信度A i Sとの積A i Fji Sの符号を反転した値(−A i Fji S [0059] Each finger corresponding fingerprint pattern level feature difference calculating unit 32, pattern level feature P of pattern level feature types P i Fj the S side of the F side i S If type and match, the F-side pattern level feature confidence A i Fj the S side of the product a i Fj a i value obtained by inverting the sign of S to the pattern level feature confidence a i S (-A i Fj a i S)
を、不一致ならば積A i Fji Sを、いずれかの紋様パターン種別でも「不明」であれば0を紋様パターン相違度D Piとして指毎に計算する。 And if a mismatch the product A i Fj A i S, either in pattern level feature types is calculated for each finger 0 as "unknown" as a pattern level feature difference degree D Pi.

【0060】一方、副特徴情報の一部として、特徴点の位置座標に加えて、指紋特徴抽出装置95および96から出力される副特徴情報確信度B i FjおよびB i Sは、 [0060] On the other hand, as part of the sub-feature information, in addition to the position coordinates of the feature points, secondary characteristic information certainty B i Fj, and B i S is outputted from the fingerprint feature extraction apparatus 95 and 96,
次のようにして求めた値を採用する。 To adopt a value which is determined in the following manner. まず、前述の第2 First, the second above
実施例における指紋特徴抽出装置85および86として説明した方法で指紋紋様上のコア点とデルタ点とを抽出し、ついでこれらの特徴点について、日本電気株式会社に所属する佐藤敦が発明した「指紋特異点検出方法」 Extracting the core point and the delta point on fingerprint pattern in the manner described as fingerprint characteristic extraction apparatus 85 and 86 in the embodiment, then for these feature points, Atsushi Sato belonging to NEC Corporation invented "fingerprint singular point detection method "
(近日、特許出願予定)で、副特徴情報確信度B i FjおよびB i Sを求めることができる。 (Coming, patent applications expected), to calculate the sub-feature information certainty B i Fj, and B i S. すなわち、注目点を中心とする円周上の点における紋様パターンの隆線方向分布f(h)をmでサンプリングし、各点で隆線方向分布f(h)と接線方向のベクトルの内積を求めて、これの円周角についてのピーク分布を調べるために円周方向に離散フーリエ展開する。 That is, the ridge direction distribution f the pattern level feature at a point on a circle centered on the interest point (h) is sampled at m, the inner product of the tangential vector and the ridge direction distribution f (h) at each point determined, discrete Fourier expansion in the circumferential direction in order to investigate the peak distribution of the circumferential angle of this. そのフーリエ係数a k =(2 The Fourier coefficients a k = (2
/m)Σf(h)cos(2πkh/m),b k =(2 / M) Σf (h) cos (2πkh / m), b k = (2
/m)Σf(h)sin(2πkh/m)(h=0, / M) Σf (h) sin (2πkh / m) (h = 0,
…,m−1)から各周波数成分kごとの強度P(k)= ..., m-1) intensity of each frequency component k from P (k) =
k 2 +b k 2を求めると、コア点については周波数成分k=1の強度P(1)、デルタ点については周波数成分k=3の強度P(3)がそれぞれの特徴点の確信度に相当したものとなる。 When seeking a k 2 + b k 2, the frequency component k = 1 intensity P for the core point (1), the confidence frequency components k = 3 the intensity P (3) of each feature point for the delta point becomes equivalent was. なぜならば、コア点は一方への隆線流れの湧き出し口であるため、1周のうちの1ケ所だけ流れと円周とが直交し、よって内積のピークが1つ出る。 This is because the core point is the mouth out welling ridge flow to one, the flow and circumferentially are perpendicular only one location of one turn, thus the peak of the dot product exits one. デルタ点では、3方向への流れの湧き出し口であるため、同じく3ケ所で直交し、ピークが3つ出る。 The delta point, 3 for a gush mouth flow direction, and also orthogonal 3 places, the peak three out. 円周方向についてフーリエ変換をかけ各周波数成分の強度を調べることは1周する間のピークの数を調べることに対応し、ピークが1つならば周波数成分1の強度P(1) Examining the strength of each frequency component over a Fourier transform in the circumferential direction corresponds to examine the number of peaks during one cycle, the intensity of the frequency components 1 if peak one 1 P (1)
が、ピークが3つならば周波数成分3の強度P(3)が最大になり、さらにその強度の大きさが確信度として使用できる。 But the peak intensity P (3) of the frequency component 3 if three is maximized, can be used as the reliability further the size of its intensity. 次に、ある学習データとして用いる十分多数のF側カードおよびS側カードのカード対について予めこれらの強度を求めておきその最大値を求め、それで上記の強度を除することで1に正規化し、これをそれぞれの副特徴情報確信度B i FjおよびB i Sとする(新たな指紋画像を入力してこの最大値を越える値が出たときは副特徴情報確信度B i FjおよびB i Sは1とする)。 Then there learning determined in advance maximum value to previously obtain these strength for enough cards pair of a number of F-side card and S-side card used as data, so normalized to 1 by dividing the intensity of the above, this is referred to as respective sub characteristic information certainty B i Fj, and B i S (when the value exceeds the maximum value by entering a new fingerprint image has left sub characteristic information certainty B i Fj, and B i S and 1). これにより、0から1までの範囲で、その自動抽出された特徴点が正しければ高い副特徴情報確信度B i FjおよびB i Sが、誤っていれば低い副特徴情報確信度B i FjおよびB i Sが指紋副パターン計算部35に入力されることになる。 Thus, in the range from 0 to 1, that if automatically extracted feature points are correct higher secondary characteristic information certainty B i Fj, and B i S is erroneously low if sub characteristic information certainty B i Fj, and B i S is to be inputted to the fingerprint sub pattern calculating unit 35.

【0061】指紋副パターン計算部35は、指紋特徴抽出装置95および96から与えられた特徴点の位置座標でなる副特徴情報と、指紋紋様パターン相違度計算部3 [0061] fingerprint sub pattern calculating unit 35 includes a sub-feature information consisting of position coordinates of the feature points supplied from the fingerprint characteristic extraction apparatus 95 and 96, a fingerprint pattern level feature difference calculating section 3
2から入力される紋様パターン種別P i FjおよびP i S Pattern level feature inputted from 2 type P i Fj, and P i S
とから、前述のように特徴点間の距離を副パターンとして計算する。 From, it calculates the distance between the feature points as described above as a secondary pattern. また、同時に、それらの副パターンに対して、次のように副パターン確信度C fiおよびC Siを計算する。 At the same time, for those sub-patterns, to calculate the sub-patterns confidence C fi and C Si as follows. 紋様パターン種別P i FjおよびP i Sが蹄状紋であれば、コア点とデルタ点との副特徴情報確信度B i Fj If pattern level feature types P i Fj, and P i S is a hoof-shaped fingerprint sub characteristic information certainty B i Fj between the core point and the delta point
の積およびB i Sの積を副パターン確信度C fiおよびC Product and B i the product of S sub-patterns confidence C fi and C
Siとする。 And Si. また、紋様パターン種別P i FjおよびP i S Further, pattern level feature type P i Fj, and P i S
が渦状紋の場合も、6つの距離値を計算した両端の点の確信度特徴情報B i Fjの積およびB i Sの積をそれぞれの副パターン確信度C fiおよびC Siとする。 There is also the case of the whorl, and six distances each sub pattern confidence the product of the product and B i S confidence characteristic information B i Fj of the calculated both ends points of the value C fi and C Si. いずれの場合も、副パターン確信度C fiおよびC Siは0から1の範囲の値になる。 In either case, the sub-patterns confidence C fi and C Si is a value between 0 and 1. いずれかの特徴点が不明などの理由で副パターンが計算できなかったときは、対応する副パターン確信度C fiおよびC Siは0とする。 When any of the feature point can not be sub-pattern is calculated for reasons such as unknown, the corresponding sub-patterns confidence C fi and C Si is set to 0.

【0062】指紋副パターン相違度計算部36は、副パターン相違度D Siを計算する。 [0062] fingerprint sub pattern dissimilarity calculator 36 calculates the sub-pattern dissimilarity D Si. 例えば、まずF側カードの1枚目とS側カードとのおのおの第1指に対応して、 For example, first, in correspondence with each first finger of one sheet and the S side card F side card,
紋様パターン種別P 1 FjおよびP 1 Sが蹄状紋で一致すれば、(F側とS側とのコア点,デルタ点間距離の差の絶対値にF側の副パターン確信度C f1とS側の副パターン確信度C S1との積(以下、副パターン確信度積という)C f1S1を乗じたもの−30)、紋様パターン種別P 1 FjおよびP 1 Sが渦状紋で一致すれば、(F側とS If they match pattern level feature types P 1 Fj and P 1 S is in hoof shape crest (core point of the F side and S side, the auxiliary pattern confidence C f1 of F side to the absolute value of the difference between the delta point distance the product of the sub-patterns confidence C S1 of S-side (hereinafter, secondary patterns confidence product hereinafter) -30 multiplied by C f1 C S1), pattern level feature type P 1 Fj and P 1 S agrees with whorl if, (F side and the S
側との6種類のコア点,デルタ点間距離の差の絶対値にF側の副パターン確信度C f1とS側の副パターン確信度C S1との副パターン確信度積E S1 =C f1S1を乗じた値の(6つの)平均値−30)、その他の場合は0を副パターン相違度D S1として出力する。 Six core point of the side, auxiliary patterns confidence product of the sub-patterns confidence C S1 sub pattern confidence C f1 and S side of the F side to the absolute value of the difference between the delta point distance E S1 = C f1 the value obtained by multiplying C S1 (six) mean -30), otherwise outputs 0 as the sub pattern dissimilarity index D S1. また、使用された副パターン確信度積E S1 =C f1S1の値(渦状紋の場合は6値の平均値)も出力する。 Further, (For whorl average of 6 values) the value of the sub-patterns confidence product E S1 = C f1 C S1, which is also used to output. ただし、渦状紋で一致した場合、4つの特徴点が検出されなければ(つまり、不明ならば)、かならずしも6ではなく、それらの線分の数だけ副パターン確信度積E S1を加算し、その線分の数で割ることとする。 However, if a match with whorl, if not detected four characteristic points (i.e., if unknown), the always 6, not only the number of those segments adding auxiliary pattern confidence product E S1, the and dividing by the number of line segments. ここで、紋様パターン種別P 1 FjおよびP 1 Sが一致した場合に30を減じているのは、前述の理由による。 Here, what subtracting 30 when pattern level feature types P 1 Fj and P 1 S are matched, according to the aforementioned reasons.

【0063】同様に、第i指(i=2,…,N)に対応する指紋副パターン相違度計算部36も、F側カードの1枚目とS側のカードのおのおの第i指について、同様の結果を副パターン相違度D Siおよび副パターン確信度積E Siとして出力する。 [0063] Similarly, the i finger (i = 2, ..., N) fingerprint sub pattern dissimilarity calculating unit 36 ​​corresponding to the well, for each i-th finger of one sheet and the S side of the card of the F-side card, and it outputs the same result as the sub-pattern dissimilarity index D Si and the sub-patterns confidence product E Si.

【0064】カード相違度計算部33は、指紋紋様パターン相違度計算部32が出力する紋様パターン相違度D [0064] The card difference calculating unit 33, pattern level feature difference degree D outputted from the fingerprint pattern level feature difference calculating unit 32
Pi (i=1,…,N)の和ΣD Pi (i=1,…,N) Pi (i = 1, ..., N) the sum of the ΣD Pi (i = 1, ... , N)
と、指紋副パターン相違度計算部36が出力する副パターン相違度D Si (i=1,…,N)の和ΣD Si (i= When, the sub pattern dissimilarity D Si output by the fingerprint sub pattern dissimilarity calculator 36 (i = 1, ..., N) the sum of .SIGMA.D Si (i =
1,…,N)および副パターン確信度積E Si (i=1, 1, ..., N) and vice patterns confidence product E Si (i = 1,
…,N)の和ΣE Si (i=1,…,N)から計算される商ΣD Si /ΣE Si (i=1,…,N)とを求め、その両者の和ΣD Pi +ΣD Si /ΣE Si (i=1,…,N)を求めてカード相違度D Cとする。 ..., sum ΣE Si (i = 1 to N), ..., quotient ΣD Si / ΣE Si (i = 1 is calculated from the N), ..., N) and the calculated sum ΣD Pi + ΣD Si / ΣE of both Si (i = 1, ..., N) and the card dissimilarity D C seeking. 後者は、指毎の副パターン相違度D Siの副パターン確信度積E Siによる加重平均を計算していることに相当する。 The latter is equivalent to calculation of a weighted average by the sub-pattern confidence product E Si of the sub-pattern dissimilarity D Si of each finger.

【0065】カード選択判定部34は、カード相違度D [0065] The card selection determination unit 34, the card dissimilarity D
Cを予め設定されたカード相違度閾値δ Cと比較し、カード相違度D Cがカード相違度閾値δ Cより大きければ「照合の必要なし」として「非選択」と判定し、そうでなければ「照合の要あり」として「選択」と判定する。 Compared preset card dissimilarity threshold [delta] C to C, the card dissimilarity D C is determined as "non-selected" as "no need for matching" is greater than the card difference degree threshold [delta] C, otherwise determines that the "select" as "there is a cornerstone of verification".
「選択」と判定された場合は、そのF側カードは照合部に送られ、S側カードと1指毎に照合されて、本当の一致カードであるかどうかを検査される。 If it is determined that the "selection", the F-side card is sent to the collating unit, it is collated in S side card and each finger is examined whether a true match cards.

【0066】上記第3実施例の指紋カード選択装置31 [0066] Fingerprint card selection device of the third embodiment 31
では、指紋紋様パターン相違度計算部32ではF側およびS側の紋様パターン確信度A i FjおよびA i Sについて、これらの積A i Fji Sまたは積の符号を反転した値(−A i Fji S )を紋様パターン相違度D Pi (i= So fingerprint pattern for pattern level feature confidence A i Fj, and A i S pattern difference calculating unit 32 at the F side and S side, these products A i Fj A i S or product code were inverted value of (-A i Fj a i S) of the pattern level feature dissimilarity D Pi (i =
1,…,N)としているが、これは一般に非線形関数f 1, ..., while the N), which is generally non-linear function f
()を使ってf(A i Fji S )で求まる値を用いることができる。 () It may be a value obtained by f (A i Fj A i S ) using.

【0067】また、上記第3実施例の指紋カード選択装置31では、紋様パターン情報として、1種類の紋様パターン種別P i FjおよびP i Sとその紋様パターン確信度A i FjおよびA i Sとを与えているが、第1実施例の指紋カード選択装置11のように、紋様パターン種別P [0067] In the fingerprint card selection apparatus 31 of the third embodiment, as pattern level feature information, one pattern level feature types P i Fj, and P i S and its pattern level feature confidence A i Fj, and A i S Although giving, as in the fingerprint card selection apparatus 11 of the first embodiment, pattern level feature type P
i FjおよびP i Sの候補順列を候補とし、それぞれに対応する紋様パターン確信度A i FjおよびA i Sの候補順列を与えるようにすることもできる。 i was a candidate candidates permutations of Fj and P i S, it is also possible to provide a candidate permutation of the corresponding pattern level feature confidence A i Fj, and A i S, respectively. このときは、紋様パターン種別判定結果は、紋様パターン種別P i FjおよびP i Sと紋様パターン確信度A i FjおよびA i Sとの組の候補順列となる。 In this case, pattern level feature type determination result is a set of candidate permutations of the pattern level feature types P i Fj, and P i S and pattern level feature confidence A i Fj, and A i S. 例えば、渦状紋(Whorl)をW、左蹄状紋(Left Loop)をL、右蹄状紋(Right Loop)をR、弓状紋(Arch)をAと表すと、((W,0.4)(L,0.3)(A, For example, whorl a (whorl) W, Hidarihizumejomon the (Left Loop) L, a right hoof-like fingerprint (Right Loop) R, the arch type a (Arch) represented as A, ((W, 0. 4) (L, 0.3) (A,
0.2)(R,0.1))のような形になる。 0.2) (R, it becomes shaped like a 0.1)). これに対し、指紋紋様パターン相違度計算部32は、F側とS側との結果で共通の紋様パターン種別P i FjおよびP i S In contrast, a fingerprint pattern level feature difference calculating unit 32, F side and the common pattern level feature type P as a result of the S-side i Fj, and P i S
についてその紋様パターン確信度A i FjおよびA i Sの紋様パターン確信度積A i Fji Sを求め、最大になる紋様パターン種別P i FjおよびP i Sを「正解」としてその紋様パターン確信度積A i Fji Sから紋様パターン相違度D Pi (i=1,…,N)を計算する。 For seeking pattern level feature confidence product A i Fj A i S of the pattern level feature confidence A i Fj, and A i S, the pattern level feature confidence a pattern level feature type P i Fj, and P i S becomes maximum as "correct answer" Doseki a i Fj a i S from pattern level feature dissimilarity D Pi (i = 1, ... , N) is calculated.

【0068】さらに、上記第3実施例の指紋カード選択装置31では、副パターンとして特徴点間の距離を使用しているが、前述のようにこれは他の特徴量を用いることもできる。 [0068] Further, in the fingerprint card selection apparatus 31 of the third embodiment uses the distance between the feature points as a by-pattern, which as described above may also be used other feature amounts.

【0069】さらにまた、上記第3実施例の指紋カード選択装置31では、指紋副パターン相違度計算部36において、距離値の差と副パターン確信度C fiとC Siとの副パターン確信度積C fiSiの平均値とを用いているが、例えば副パターン確信度C fiおよびC Siの閾値を決めておき、どちらかの副パターン確信度C fiまたはC Si [0069] Furthermore, the in fingerprint card selection apparatus 31 of the third embodiment, in a fingerprint sub pattern difference calculating unit 36, a distance value of the difference and the sub-pattern confidence product of the sub-patterns confidence C fi and C Si C fi C Si is used the average value of it, for example, previously determined threshold of the sub-patterns confidence C fi and C Si, either sub-patterns confidence C fi or C Si
(あるいは副パターン確信度積C fiSi )が閾値より小さい距離値は使用しないという計算法を用いることもできる。 (Or sub-patterns confidence product C fi C Si) smaller distance value than the threshold may also be used calculation method that does not use.

【0070】以上の指紋カード選択装置11,21および31および指紋カード絞り込み装置70,80および90の説明では、指紋紋様パターン相違度計算部12, [0070] In the above description of the fingerprint card selection unit 11, 21 and 31 and a fingerprint card refine device 70, 80 and 90, a fingerprint pattern level feature difference calculating unit 12,
22および32,指紋副パターン計算部25および35 22 and 32, a fingerprint sub-pattern calculating unit 25 and 35
ならびに指紋副パターン相違度計算部26および36は各指毎に異なった部分で実現されている例を示しているが、もちろんこれは共通の計算部でシーケンシヤルに計算することも可能である。 As well as the fingerprint sub pattern dissimilarity calculating unit 26 and 36 show an example that is implemented in different parts for each finger, of course this can also be computed Shikenshiyaru a common calculator. また、指紋副パターン計算部25および35は、指紋カード選択装置21および31 Further, the fingerprint sub pattern calculation unit 25 and 35, a fingerprint card selection unit 21 and 31
中でなく指紋特徴抽出装置85,86および95,96 Fingerprint characteristic extraction apparatus not in 85, 86 and 95, 96
側にあってもよい。 It may be in the side.

【0071】ところで、上記各実施例では、N=10として指紋カードの絞り込みに用いているが、N=1の場合を考えれば、指の指紋画像から抽出される特徴によって多数のF側カードのデータベースのそれぞれと同様な方法でカード相違度D Cを計算して近似か非近似かを判定する目的にも使用できる。 By the way, in the above embodiment uses as the N = 10 to refine the fingerprint cards, given the case of N = 1, the number of F-side card by features extracted from the finger of the fingerprint image It can also be used for each similar way cards dissimilarity D C calculated to approximate or dissimilarity or the purpose of determining the database. 特に、カード相違度閾値δ In particular, the card difference degree threshold δ
Cを調節し、あるいは紋様パターン相違度D Pi ,副パターン相違度D Siおよびカード相違度D Cの計算法の詳細を変えることにより、同様な方法で1本あるいは複数本の指の照合と等価な効果を実現することも可能である。 Adjust the C, or pattern level feature dissimilarity D Pi, sub pattern dissimilarity D Si and by changing the details of the calculation method of the card dissimilarity D C, the one or more present in the same manner matching equivalent of finger it is also possible to achieve the effect.

【0072】また、従来のN指の紋様パターン種別P i [0072] In addition, the pattern level feature type P i of conventional N finger
FjおよびP i Sの順列によりカード群を選択していた場合に比べ、紋様パターン種別P i FjおよびP i Sの自動判定が「判定不能」,「紋様パターン種別がLまたはW Compared with the case where not select a card group by permutations of Fj and P i S, pattern level feature type P i Fj, and P i automatic judgment is "indeterminate" of S, "pattern level feature type is L or W
である」などの曖昧な判定結果を発生させた場合でも、 Even if it "caused the ambiguous judgment results, such as in,
指紋紋様パターン相違度計算部12,22および23で曖昧性を許容するように計算することができ、より信頼性および選択性の高い選択および絞り込みが実現できる。 It can be calculated to allow the ambiguity in the fingerprint pattern level feature difference calculating unit 12, 22 and 23, more reliability and selectivity of a high selectivity and refinement can be achieved.

【0073】さらに、副特徴情報を併用することにより、特徴空間が広がり、より信頼性および選択性の高い選択および絞り込みが可能になる。 [0073] Further, the combined use of sub feature information, spread feature space, thereby enabling more reliable and selective selection and refinement.

【0074】さらにまた、紋様パターン種別P i FjおよびP i Sおよび副特徴情報のそれぞれについて自動判定の紋様パターン確信度A i FjおよびA i Sならびに副特徴情報確信度B i FjおよびB i Sを考慮することにより、紋様パターン確信度A i FjおよびA i Sならびに副特徴情報確信度B i FjおよびB i Sに応じて重み付けしたカード相違度D Cの計算が可能になり、さらに信頼性および選択性を高めることができる。 [0074] Moreover, pattern level feature type P i Fj, and P i pattern level feature confidence of the automatic determination for each of the S and the sub-feature information A i Fj, and A i S and vice characteristic information certainty B i Fj, and B i S by considering, allows calculation of the pattern level feature confidence a i Fj, and a i S and vice characteristic information certainty B i Fj, and B i card dissimilarity were weighted according to S D C, further reliability and it is possible to increase the selectivity.

【0075】 [0075]

【発明の効果】以上説明しように、本発明の指紋カード選択装置によれば、指紋紋様パターン相違度計算部,カード相違度計算部およびカード選択判定部を設けたことにより、F側カードおよびS側カード上の複数指の指紋について、紋様パターン種別の判定と指紋画像上の特徴点の抽出とを自動で行なった場合に、それらが判定不明あるいは判定誤りを含む可能性を許容しつつ、照合にかけるべきカード対の信頼性および選択性を高めるとともに、信頼性および選択性という2つの尺度のトレードオフに応じた所望の特性および性能を持つ絞り込みの実現を可能にする柔軟性が得られるという効果がある。 Ni attempt described in the foregoing, according to the fingerprint card selection device of the present invention, a fingerprint pattern level feature difference calculating section, by providing the card difference calculating unit and the card selection determining unit, F-side cards and S for the multi-finger on the side card, the case of performing the extraction of the feature points on the determination and the fingerprint image of the pattern level feature types automatically, they are while allowing the possibility of including a determination unknown or decision errors, verification to to increase the reliability and selectivity of the card pair should take, that flexibility to realize narrowing with the desired properties and performance in accordance with the reliability and tradeoff two measures of selectivity is obtained effective.

【0076】また、本発明の指紋カード選択装置によれば、指紋紋様パターン相違度計算部,指紋副パターン計算部,指紋副パターン相違度計算部,カード相違度計算部およびカード選択判定部を設け、紋様パターン種別に加えて、副特徴情報を併用するようにしたことにより、 [0076] Further, according to the fingerprint card selection device of the present invention, a fingerprint pattern level feature difference calculating unit, a fingerprint sub-pattern calculating unit, a fingerprint sub-pattern difference calculating unit, a card difference calculating unit and the card selection determining section provided in addition to the pattern level feature types, by which is adapted to combination with auxiliary feature information,
特徴空間が広がり、より信頼性および選択性の高い選択が可能になるという効果がある。 Spreads feature space, there is an effect that it is possible to more reliable and selectivity selection.

【0077】さらに、本発明の指紋カード選択装置によれば、指紋紋様パターン相違度計算部,指紋副パターン計算部,指紋副パターン相違度計算部,カード相違度計算部およびカード選択判定部を設け、紋様パターン種別および副特徴情報のそれぞれについて自動決定の紋様パターン確信度および副特徴情報確信度を考慮することにより、紋様パターン確信度および副特徴情報確信度に応じて重み付けしたカード相違度の計算が可能になり、さらに信頼性および選択性を高めることができるという効果がある。 [0077] Further, according to the fingerprint card selection device of the present invention, a fingerprint pattern level feature difference calculating unit, a fingerprint sub-pattern calculating unit, a fingerprint sub-pattern difference calculating unit, a card difference calculating unit and the card selection determining section provided , pattern level feature type and by considering the pattern level feature confidence and by-characteristic information confidence of the automatic determination for each of the sub-feature information, the calculation of the card dissimilarity weighted in accordance with the pattern level feature confidence and by-characteristic information confidence allows, there is an effect that it is possible to further improve the reliability and selectivity.

【0078】他方、本発明の指紋カード絞り込み装置によれば、F側カードおよびS側カード上の複数指の指紋について、紋様パターン種別の判定と指紋紋様上の特徴点の抽出とを自動で行なった場合に、それらが判定不明あるいは判定誤りを含む可能性を許容しつつ、照合にかけるべきカード対の信頼性および選択性を高めるとともに、信頼性および選択性という2つの尺度のトレードオフに応じた所望の特性および性能を持つ絞り込みの実現を可能にする柔軟性が得られるという効果がある。 [0078] On the other hand, according to the fingerprint card narrowing device of the present invention, for the multi-finger on the F-side card and S side card, performing an extraction of feature points on the determination and fingerprint pattern of pattern level feature types automatically when the while they allow the possibility of including a determination unknown or decision error, to increase the reliability and selectivity of the card-to-be subjected to verification, depending on a tradeoff two measures of reliability and selectivity there is an effect that the flexibility to enable the realization of narrowing can be obtained with the desired properties and performance was.

【0079】また、本発明の指紋カード絞り込み装置によれば、副特徴情報を併用することにより、特徴空間が広がり、より信頼性および選択性の高い選択が可能になるという効果がある。 [0079] Further, according to the fingerprint card narrowing device of the present invention, the combined use of sub feature information, spread feature space, there is an effect that it is possible to more reliable and selectivity selection.

【0080】さらに、本発明の指紋カード絞り込み装置によれば、紋様パターン種別および副特徴情報のそれぞれについて自動決定の紋様パターン確信度および副特徴情報確信度を考慮することにより、紋様パターン確信度および副特徴情報確信度に応じて重み付けしたカード相違度の計算が可能になり、さらに信頼性および選択性を高めることができるという効果がある。 [0080] Further, according to the fingerprint card narrowing device of the present invention, by taking into account the pattern level feature confidence and by-characteristic information confidence of the automatic determination for each of the pattern level feature types and sub-feature information, pattern level feature confidence and It allows calculation of card dissimilarity weighted in accordance with the sub-feature information confidence, there is an effect that it is possible to further improve the reliability and selectivity.

【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

【図1】本発明の第1実施例に係る指紋カード選択装置の構成を示すブロック図である。 1 is a block diagram showing a configuration of a fingerprint card selection device according to a first embodiment of the present invention.

【図2】第1実施例の指紋カード選択装置を使用した本発明の第1実施例に係る指紋カード絞り込み装置の構成を示すブロック図である。 2 is a block diagram showing a configuration of a fingerprint card narrowing device according to the first embodiment of the present invention using a fingerprint card selection apparatus in the first embodiment.

【図3】第1実施例の指紋カード選択装置における処理を示す流れ図である。 3 is a flow diagram illustrating a process in the fingerprint card selection apparatus in the first embodiment.

【図4】本発明の第2実施例に係る指紋カード選択装置の構成を示すブロック図である。 4 is a block diagram showing a configuration of a fingerprint card selection device according to a second embodiment of the present invention.

【図5】第2実施例の指紋カード選択装置を使用した本発明の第2実施例に係る指紋カード絞り込み装置の構成を示すブロック図である。 5 is a block diagram showing a configuration of a fingerprint card narrowing device according to the second embodiment of the present invention using a fingerprint card selection apparatus in the second embodiment.

【図6】本発明の第3実施例に係る指紋カード選択装置の構成を示すブロック図である。 6 is a block diagram showing a configuration of a fingerprint card selection device according to a third embodiment of the present invention.

【図7】第3実施例の指紋カード選択装置を使用した本発明の第3実施例に係る指紋カード絞り込み装置の構成を示すブロック図である。 7 is a block diagram showing a configuration of a fingerprint card narrowing device according to the third embodiment of the present invention using a fingerprint card selection apparatus according to the third embodiment.

【図8】従来の指紋カード絞り込み装置の一例の構成を示すブロック図である。 8 is a block diagram showing an example of a configuration of a conventional fingerprint card narrowing device.

【符号の説明】 DESCRIPTION OF SYMBOLS

11,21,31 指紋カード選択装置 12,22,32 指紋紋様パターン相違度計算部 13,23,33 カード相違度計算部 14,24,34 カード選択判定部 25,35 指紋副パターン計算部 26,36 指紋副パターン相違度計算部 60 外部画像記憶装置 70,80,90 指紋カード絞り込み装置 71,72,81,82,91,92 指紋紋様パターン判定装置 73,83,93 F側カード特徴記憶部 74,84,94 S側カード特徴記憶部 85,86,95,96 指紋特徴抽出装置 11, 21 and 31 fingerprint card selection unit 12, 22, 32 fingerprint pattern level feature difference calculating unit 13, 23, 33 card difference calculating unit 14, 24 and 34 the card selection determining section 25 and 35 fingerprint sub pattern calculating unit 26, 36 fingerprint sub pattern dissimilarity calculating unit 60 external image storage device 70, 80, 90 fingerprint card refine apparatus 71,72,81,82,91,92 fingerprint pattern level feature judging device 73,83,93 F side card feature storing section 74 , 84, 94 S-side card feature storing unit 85,86,95,96 fingerprint characteristic extraction apparatus

Claims (9)

    (57)【特許請求の範囲】 (57) [the claims]
  1. 【請求項1】 複数指の指紋画像を含む指紋カードの照合のために、F側カードとS側カードとが与えられたときにS側カードに近い特徴を有するF側カードを選択する指紋カード選択装置において、 指紋紋様パターン判定装置にF側カードのある指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別の候補順列とS側カードの対応する指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別の候補順列とを入力し、紋様パターン相違度を計算する指紋紋様パターン相違度計算部と、 この指紋紋様パターン相違度計算部から出力される複数指に対応する紋様パターン相違度を入力し、カード相違度を計算するカード相違度計算部と、 このカード相違度計算部で求められたカード相違度を予め設定されたカード相違度閾値と比較し、 1. A for a match of fingerprint cards containing fingerprint images of a plurality of fingers, fingerprint cards to select the F-side card having features close to S side card when a and F-side card and S-side card given in the selection device, the output when you enter the corresponding fingerprint image of the finger of the fingerprint pattern level feature judging device pattern level feature types candidate permutations and S side card, which is issued when the input fingerprint image of a finger with a F side card inputs the candidate permutations of pattern level feature types is, a fingerprint pattern level feature difference calculating unit for calculating a pattern level feature difference degree, pattern level feature difference degree corresponding to the plurality fingers outputted from the fingerprint pattern level feature difference calculating unit enter a compares the card difference calculating unit for calculating a card dissimilarity, and the card dissimilarity obtained by this card difference calculating unit preset card dissimilarity threshold, カード相違度がカード相違度閾値未満かあるいは以下のときにF側カードの選択を決定するカード選択判定部とを備えることを特徴とする指紋カード選択装置。 Fingerprint card selection device card dissimilarity characterized in that it comprises a card selection determining unit that determines the selection of the F-side card when: or or less than the card difference degree threshold.
  2. 【請求項2】 前記指紋紋様パターン相違度計算部がF Wherein said fingerprint pattern level feature difference calculating section F
    側の紋様パターン種別の候補順列とS側の紋様パターン種別の候補順列とを比較し、全く同一、またはいずれかの紋様パターン種別でも不明ならば0、同じ紋様パターン種別が含まれていれば0.5、同じ紋様パターン種別が1つも含まれていなければ1を紋様パターン相違度として出力し、前記カード相違度計算部が前記指紋紋様パターン相違度計算部から出力される紋様パターン相違度を複数指について加算した和をカード相違度として出力する請求項1記載の指紋カード選択装置。 Comparing the pattern level feature types of the candidate permutations and S side candidate permutations of pattern level feature types of the side, if identical or not available at any of the pattern level feature types, 0, if it contains the same pattern level feature types 0 .5 same pattern level feature type is output as 1 pattern level feature dissimilarity has to contain also one more the pattern level feature differences of said card difference calculating section is output from the fingerprint pattern level feature difference calculating unit fingerprint card selection apparatus according to claim 1, wherein outputting the sum obtained by adding the finger as the card difference level.
  3. 【請求項3】 複数指の指紋画像を含む指紋カードの照合のために、F側カードとS側カードとが与えられたときにS側カードに近い特徴を有するF側カードを選択する指紋カード選択装置において、 指紋紋様パターン判定装置にF側カードのある指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別とS 3. For the verification of the fingerprint cards containing fingerprint images of a plurality of fingers, fingerprint cards to select the F-side card having features close to S side card when a and F-side card and S-side card given in the selection device, pattern level feature type and S output when the input fingerprint image of a finger with a F side card to the fingerprint pattern level feature judging device
    側カードの対応する指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別とを入力し、紋様パターン相違度を計算する指紋紋様パターン相違度計算部と、 指紋特徴抽出装置にF側カードのある指の指紋画像を入力したときに出力される副特徴情報とS側カードの対応する指の指紋画像を入力したときに出力される副特徴情報とを入力し、F側およびS側別に副パターンを計算する指紋副パターン計算部と、 この指紋副パターン計算部から出力されるF側の副パターンとS側の副パターンとを入力し、副パターン相違度を計算する指紋副パターン相違度計算部と、 前記指紋紋様パターン相違度計算部から出力される複数指に対応する紋様パターン相違度と前記指紋副パターン相違度計算部から出力される複数指に対応する副パターン相 Inputs the pattern level feature types which are output when the input fingerprint images of the corresponding finger of the side card, a fingerprint pattern level feature difference calculating unit for calculating a pattern level feature dissimilarity, the F-side card to the fingerprint feature extraction apparatus enter a sub feature information outputted when entering the sub-feature information and the fingerprint image of the corresponding finger of the S-side card output when you enter a fingerprint image of a finger, the F side and S side by sub a fingerprint sub-pattern calculating unit for calculating a pattern, the fingerprint outputted from the sub pattern calculation unit inputs the sub patterns of the sub-patterns and S side of the F side, a fingerprint sub-pattern difference calculating for calculating a sub-pattern dissimilarity parts and sub pattern phase corresponding to a plurality finger output from the fingerprint pattern level feature difference of pattern level feature difference degree between the fingerprint sub pattern dissimilarity calculating unit corresponding to the plurality fingers outputted from the calculation unit 度とを入力し、カード相違度を計算するカード相違度計算部と、 このカード相違度計算部で求められたカード相違度を予め設定されたカード相違度閾値と比較し、カード相違度がカード相違度閾値未満かあるいは以下のときにF側カードの選択を決定するカード選択判定部とを備えることを特徴とする指紋カード選択装置。 Type and degree, compares the card difference calculating unit for calculating a card dissimilarity, and the card dissimilarity obtained by this card difference calculating unit preset card dissimilarity threshold, card dissimilarity card fingerprint card selection device characterized by comprising a card selection determining unit that determines the selection of the F-side card when dissimilarity threshold below or below.
  4. 【請求項4】 前記指紋紋様パターン相違度計算部がF Wherein said fingerprint pattern level feature difference calculating section F
    側の紋様パターン種別とS側の紋様パターン種別とを比較し、一致、またはいずれかの紋様パターン種別でも不明ならば0、不一致ならば1を紋様パターン相違度として出力し、前記指紋副パターン計算部が特徴点の位置座標でなるF側の副特徴情報およびS側の副特徴情報を入力し、特徴点間の距離を副パターンとして出力し、前記指紋副パターン相違度計算部が紋様パターン種別が蹄状紋で一致すれば(F側とS側との特徴点間距離の差の絶対値−規定値)、紋様パターン種別が渦状紋で一致すれば(F側とS側との6種類の特徴点間距離の差の絶対値の平均値−規定値)、その他の場合は0を副パターン相違度として出力し、前記カード相違度計算部が前記指紋紋様パターン相違度計算部から出力される紋様パターン相違度と前記指紋 Comparing and pattern level feature type and S side of the side pattern level feature type, matching or, if not available in any of the pattern level feature types 0, outputs 1 if disagreement as pattern level feature difference of the fingerprint sub pattern calculation part inputs the sub characteristic information of the sub-feature information and the S side of the F side which is at the position coordinates of the feature points, and outputs the distance between the feature points as a secondary pattern, said fingerprint sub-pattern difference calculating unit pattern level feature types (- specified value the absolute value of the difference distances between the feature points between the F side and S side), if pattern level feature types agrees with whorl (6 kinds of F side and S side but matching them if at hoof-shaped crest the average value of the absolute value of the difference distances between the feature points of the - prescribed value), otherwise outputs 0 as the sub pattern dissimilarity, said card difference calculating section is output from the fingerprint pattern level feature difference calculating unit that pattern level feature difference degree between the fingerprint パターン相違度計算部から出力される副パターン相違度とを複数指について加算した和をカード相違度として出力する請求項3記載の指紋カード選択装置。 Fingerprint card selection apparatus according to claim 3, wherein outputting the sum obtained by adding the sub-pattern difference degree and the plurality fingers outputted from the pattern difference calculating unit as a card dissimilarity.
  5. 【請求項5】 複数指の指紋画像を含む指紋カードの照合のために、F側カードとS側カードとが与えられたときにS側カードに近い特徴を有するF側カードを選択する指紋カード選択装置において、 指紋紋様パターン判定装置にF側カードのある指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別および紋様パターン確信度とS側カードの対応する指の指紋画像を入力したときに出力される紋様パターン種別および紋様パターン確信度とを入力し、紋様パターン相違度を計算する指紋紋様パターン相違度計算部と、 指紋特徴抽出装置にF側カードのある指の指紋画像を入力したときに出力される副特徴情報および副特徴情報確信度とS側カードの対応する指の指紋画像を入力したときに出力される副特徴情報および副特徴情報確信 For 5. A collation fingerprint cards containing fingerprint images of a plurality of fingers, fingerprint cards to select the F-side card having features close to S side card when a and F-side card and S-side card given in the selection device, when inputting the corresponding fingerprint image of the finger of the pattern level feature type and pattern level feature confidence and S side card output when you enter a fingerprint image of a finger with a F side card to the fingerprint pattern level feature judging device inputs the pattern level feature types and pattern level feature confidence is output to and input fingerprint pattern level feature difference calculating unit for calculating a pattern level feature dissimilarity, a fingerprint image of a finger with a F side card to the fingerprint feature extraction apparatus confidence secondary feature information and sub-feature information is output when the inputted sub characteristic information and sub-feature information confidence and fingerprint image of the corresponding finger of the S-side card to be printed when とを入力し、F側およびS側別に副パターンおよび副パターン確信度を計算する指紋副パターン計算部と、 この指紋副パターン計算部から出力されるF側の副パターンおよび副パターン確信度とS側の副パターンおよび副パターン確信度とを入力し、副パターン相違度および副パターン確信度積を計算する指紋副パターン相違度計算部と、 前記指紋紋様パターン相違度計算部から出力される複数指の紋様パターン相違度と前記指紋副パターン相違度計算部から出力される複数指の副パターン相違度および副パターン確信度積を入力し、カード相違度を計算するカード相違度計算部と、 このカード相違度計算部で求められたカード相違度を予め設定されたカード相違度閾値と比較し、カード相違度がカード相違度閾値未満かあるいは以下の Enter the door, F side and the fingerprint sub pattern calculating unit for calculating a secondary pattern and the sub-patterns confidence in S side by the sub pattern and the sub-patterns confidence and S of F side outputted from the fingerprint sub pattern calculator You input the auxiliary pattern and the sub-patterns confidence side, a fingerprint sub-pattern difference calculating unit for calculating a secondary pattern dissimilarity and by-pattern confidence product, multiple finger output from the fingerprint pattern level feature difference calculating unit pattern level feature difference degree and type the sub pattern dissimilarity and by-pattern confidence product of plural fingers that are output from the fingerprint sub pattern dissimilarity calculating unit, a card difference calculating unit for calculating a card difference degree, this card the card dissimilarity obtained by the difference calculating section compares a preset card dissimilarity threshold, card dissimilarity is less than or less than or card dissimilarity threshold きにF側カードの選択を決定するカード選択判定部とを備えることを特徴とする指紋カード選択装置。 Fingerprint card selection device characterized by comprising a card selection determining unit that determines the selection of the F-side cards come.
  6. 【請求項6】 前記指紋紋様パターン相違度計算部がF Wherein said fingerprint pattern level feature difference calculating section F
    側の紋様パターン種別とS側の紋様パターン種別とを比較し、一致すればF側の紋様パターン確信度とS側の紋様パターン確信度との積の符号を反転した値、不一致ならばF側の紋様パターン確信度とS側の紋様パターン確信度との積の値、いずれかの紋様パターン種別でも不明ならば0を紋様パターン相違度として出力し、前記指紋副パターン計算部が特徴点間の距離を副パターンとして出力するとともに、紋様パターン種別が蹄状紋であれば特徴点の副特徴情報確信度を乗じたものを、紋様パターン種別が渦状紋であれば両端点の副パターン確信度の積を副パターン確信度積として出力し、前記指紋副パターン相違度計算部が紋様パターン種別が蹄状紋で一致すれば(F側とS側との特徴点間距離の差の絶対値にF側の副パターン確信度 Comparing the pattern level feature types of the side pattern level feature type and S side, inverted value of the sign of the product of the pattern level feature confidence for pattern level feature confidence for if they match F side and S side, if a mismatch F side the pattern level feature confidence and the product of the value of the pattern level feature confidence for S side, and outputs 0 if not available at any of the pattern level feature types as pattern level feature difference of the fingerprint sub pattern calculation section between the feature points distance outputs as auxiliary pattern, pattern level feature type is a multiplied by a sub-feature information confidence of the feature point if the hoof-shaped fingerprint, pattern level feature type is sub-patterns confidence of end points if whorl and outputs the product as a by-pattern confidence product, F the absolute value of the difference between the feature points the distance between the Invite fingerprint sub pattern dissimilarity calculating unit is pattern level feature type matches with hoof-like fingerprint (F side and S side sub pattern confidence side S側の副パターン確信度との積を乗じたもの−規定値)、紋様パターン種別が渦状紋で一致すれば(F側とS側との6種類の特徴点間距離の差の絶対値にF側の副パターン確信度とS側の副パターン確信度との積を乗じたものの平均値−規定値)、その他の場合は0を副パターン相違度として出力し、前記カード相違度計算部が前記指紋紋様パターン相違度計算部から出力される紋様パターン相違度を複数指について加算した和と、前記指紋副パターン相違度計算部から出力される副パターン相違度を複数指について加算した和を副パターン確信度積を複数指について加算した和で割った商との和をカード相違度として出力する請求項5記載の指紋カード選択装置。 Those multiplied by the product of the sub-patterns confidence for S side - specified value), the absolute value of the six difference distances between the feature points of the pattern level feature type is if match whorl (F side and S side average but multiplied by the product of the sub-patterns confidence and S side of the sub-patterns confidence of F side - specified value), otherwise outputs 0 as the sub pattern dissimilarity, said card difference calculating section the sum obtained by adding the pattern level feature difference degree output from said fingerprint pattern level feature difference calculating unit for a plurality fingers, the sum of the sub-pattern difference degrees by adding the plurality fingers outputted from the fingerprint sub pattern dissimilarity calculator sub fingerprint card selection apparatus according to claim 5, wherein outputting the sum of the quotient of the pattern confidence product by the sum obtained by adding the plurality fingers as the card difference level.
  7. 【請求項7】 複数指の指紋画像を含む指紋カードの照合のために、データベース内のF側カードのうちのS側カードに近い特徴を有するものを絞り込む指紋カード絞り込み装置において、 F側カードおよびS側カード上の各指の指紋画像を入力して紋様パターン種別の候補順列を求める指紋紋様パターン判定装置と、 F側カードを前記指紋紋様パターン判定装置に入力して求めた紋様パターン種別の候補順列を保持するF側カード特徴記憶部と、 S側カードを前記指紋紋様パターン判定装置に入力して求めた紋様パターン種別の候補順列を保持するS側カード特徴記憶部と、 前記F側カード特徴記憶部と前記S側カード特徴記憶部とからそれぞれ1カード分の紋様パターン種別の候補順列を入力し、F側カードおよびS側カードのカード 7. A for verification of the fingerprint cards containing fingerprint images of a plurality of fingers, in the fingerprint card narrowing device Filter having a characteristic close to the S side card of the F side card in the database, the F-side card and a fingerprint pattern level feature judging device for determining a candidate permutations of pattern level feature types by entering the fingerprint image of each finger on the S side card, pattern level feature types of candidates found by entering the F side card to said fingerprint pattern level feature judging device and F-side card feature storing section for holding a permutation, and S-side card feature storing section for holding the candidate permutations of pattern level feature types determined by entering the S-side card to said fingerprint pattern level feature judging device, the F-side card features storage unit and the type of candidate permutations of S-side card feature storing section with the respective pattern level feature types for one card worth from, F side card and S side card card の選択を行う指紋カード選択装置とを備えることを特徴とする指紋カード絞り込み装置。 Fingerprint Cards narrowing device, characterized in that it comprises a fingerprint card selection device for performing the selection.
  8. 【請求項8】 複数指の指紋画像を含む指紋カードの照合のために、データベース内のF側カードのうちのS側カードに近い特徴を有するものを絞り込む指紋カード絞り込み装置において、 F側カードおよびS側カード上の各指の指紋画像を入力して紋様パターン種別を求める指紋紋様パターン判定装置と、 F側カードおよびS側カード上の各指の指紋画像を入力して副特徴情報を求める指紋特徴抽出装置と、 F側カードを前記指紋紋様パターン判定装置と前記指紋特徴抽出装置とに入力して求めた紋様パターン種別と副特徴情報とを保持するF側カード特徴記憶部と、 S側カードを前記指紋紋様パターン判定装置と前記指紋特徴抽出装置とに入力して求めた紋様パターン種別と副特徴情報とを保持するS側カード特徴記憶部と、 前記F側 8. A to match a fingerprint cards containing fingerprint images of a plurality of fingers, in the fingerprint card narrowing device Filter having a characteristic close to the S side card of the F side card in the database, the F-side card and fingerprint for obtaining a fingerprint pattern level feature judging device for determining the pattern level feature types by entering the fingerprint image of each finger on the S side card, enter a fingerprint image of each finger on the F-side card and S-side card sub feature information a feature extraction unit, and the F-side card feature storing section for holding the pattern level feature types and sub feature information obtained by inputting the F side card to said fingerprint pattern level feature judging device and the fingerprint feature extraction apparatus, S side card and S-side card feature storing section for holding said fingerprint pattern level feature judging device and pattern level feature types and sub feature information said determined is input to the fingerprint feature extraction apparatus, the F-side ード特徴記憶部と前記S側カード特徴記憶部とからそれぞれに保持されたそれぞれ1カード分の紋様パターン種別と副特徴情報とを入力し、F側カードおよびS側カードのカード対の選択を行う指紋カード選択装置とを備えることを特徴とする指紋カード絞り込み装置。 Inputs the over de feature storage unit and the S-side card wherein each 1 card fraction from a storage unit held by the respective pattern level feature types and sub feature information, the selection of the card pair of F-side card and S-side card fingerprint cards narrowing device, characterized in that it comprises a fingerprint card selection apparatus for performing.
  9. 【請求項9】 複数指の指紋画像を含む指紋カードの照合のために、データベース内のF側カードのうちのS側カードに近い特徴を有するものを絞り込む指紋カード絞り込み装置において、 F側カードおよびS側カード上の各指の指紋画像を入力して紋様パターン種別および紋様パターン確信度を求める指紋紋様パターン判定装置と、 F側カードおよびS側カード上の各指の指紋画像を入力して副特徴情報および副特徴情報確信度を求める指紋特徴抽出装置と、 F側カードを前記指紋紋様パターン判定装置と前記指紋特徴抽出装置とに入力して求めた紋様パターン種別および紋様パターン確信度と副特徴情報および副特徴情報確信度とを保持するF側カード特徴記憶部と、 S側カードを前記指紋紋様パターン判定装置と前記指紋特徴抽出装 9. A for verification of the fingerprint cards containing fingerprint images of a plurality of fingers, in the fingerprint card narrowing device Filter having a characteristic close to the S side card of the F side card in the database, the F-side card and enter the fingerprint pattern level feature judging device for determining the pattern level feature type and pattern level feature confidence enter a fingerprint image of each finger on the S side card, a fingerprint image of each finger on the F-side card and S-side card sub characteristic information and the fingerprint feature extraction apparatus for obtaining the secondary characteristic information confidence, pattern level feature type and pattern level feature confidence and sub features found by entering the F side card to said fingerprint pattern level feature judging device and the fingerprint feature extraction apparatus and F-side card feature storing section for holding the information and sub characteristic information confidence, the S-side card and the fingerprint pattern level feature judging device the fingerprint feature extraction instrumentation とに入力して求めた紋様パターン種別および紋様パターン確信度と副特徴情報および副特徴情報確信度とを保持するS側カード特徴記憶部と、 前記F側カード特徴記憶部と前記S側カード特徴記憶部とからそれぞれ1カード分の紋様パターン種別および紋様パターン確信度と副特徴情報および副特徴情報確信度とを入力し、F側カードおよびS側カードのカード対の選択を行う指紋カード選択装置とを備えることを特徴とする指紋カード絞り込み装置。 And S-side card feature storing section for holding the pattern level feature types and pattern level feature confidence and sub feature information and sub-feature information confidence obtained by inputting the bets, the S-side card wherein said F-side card feature storing section pattern level feature of each 1 card fraction from a storage unit type and a pattern type and a pattern certainty factor and the sub-feature information and sub-feature information confidence, fingerprint card selection device for selecting the card pair of F-side card and S-side card fingerprint cards narrowing device, characterized in that it comprises and.
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Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2924958B2 (en) * 1996-12-27 1999-07-26 日本電気株式会社 Fingerprint card narrowing devices and fingerprint card narrowing method
US6377984B1 (en) * 1999-11-02 2002-04-23 Alta Vista Company Web crawler system using parallel queues for queing data sets having common address and concurrently downloading data associated with data set in each queue
KR100432491B1 (en) 2001-08-31 2004-05-22 (주)니트 젠 Method of extracting fingerprint features using ridge direction model
US7127106B1 (en) * 2001-10-29 2006-10-24 George Mason Intellectual Properties, Inc. Fingerprinting and recognition of data
US6883709B2 (en) * 2002-02-12 2005-04-26 Famous Horse, Inc. Biometric identification and security system associated with cash register
US20070276823A1 (en) * 2003-05-22 2007-11-29 Bruce Borden Data management systems and methods for distributed data storage and management using content signatures
US9678967B2 (en) * 2003-05-22 2017-06-13 Callahan Cellular L.L.C. Information source agent systems and methods for distributed data storage and management using content signatures
EP1498837A1 (en) * 2003-07-15 2005-01-19 Identification Systems DERMALOG GmbH Method of extracting minutiae characteristics for automatic fingerprint identification
JP4257250B2 (en) 2004-03-30 2009-04-22 富士通株式会社 Biometric information matching device, biometric feature information narrowing device, biometric feature information narrowing program, and computer-readable recording medium recording the program
US8077933B1 (en) * 2006-09-06 2011-12-13 Fiske Software, Llc Matching prints with feature collections
US7996793B2 (en) * 2009-01-30 2011-08-09 Microsoft Corporation Gesture recognizer system architecture
JP5451765B2 (en) * 2009-08-25 2014-03-26 日本電気株式会社 Striped pattern image examination support device, striped pattern image examination support method, and program
JP5304901B2 (en) * 2009-10-27 2013-10-02 富士通株式会社 Biological information processing apparatus, biological information processing method, and computer program for biological information processing
CN102955784B (en) * 2011-08-19 2018-03-06 北京百度网讯科技有限公司 A kind of apparatus and method that based on digital signature multiple images are carried out with similar judgement
JP6375775B2 (en) * 2014-08-19 2018-08-22 日本電気株式会社 Feature point input support device, feature point input support method, and program
US10055661B2 (en) * 2015-03-24 2018-08-21 Intel Corporation Skin texture-based authentication
JP2018005608A (en) * 2016-07-04 2018-01-11 株式会社東芝 Ic card, portable electronic device, and information processing method

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60134386A (en) * 1983-12-22 1985-07-17 Nec Corp Fingerprint collation system
US5067162A (en) * 1986-06-30 1991-11-19 Identix Incorporated Method and apparatus for verifying identity using image correlation
DE68905237D1 (en) * 1988-05-24 1993-04-15 Nec Corp A method and apparatus for matching fingerprints.
JPH01320587A (en) * 1988-06-22 1989-12-26 Toshiba Corp Pattern picture processor
US5073949A (en) * 1989-03-16 1991-12-17 Kabushiki Kaisha Toshiba Personal verification apparatus
JPH03218574A (en) * 1990-01-24 1991-09-26 Nippon Denki Sekiyuritei Syst Kk Feature extraction device
JP2613959B2 (en) * 1990-06-20 1997-05-28 日本電気セキュリティシステム株式会社 Fingerprint pattern classification apparatus
JP2734245B2 (en) * 1991-10-21 1998-03-30 日本電気株式会社 Image feature extraction method and apparatus
JP2765335B2 (en) * 1992-01-07 1998-06-11 日本電気株式会社 Ridge direction pattern smoothing method and apparatus
JP2725599B2 (en) * 1994-06-21 1998-03-11 日本電気株式会社 Ridge direction extracting device
US5613014A (en) * 1994-10-12 1997-03-18 Martin Marietta Corp. Fingerprint matching system
US5659626A (en) * 1994-10-20 1997-08-19 Calspan Corporation Fingerprint identification system

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